Archaeology Fairs and Community-Based Approaches to Heritage Education
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Since hosting its first archaeology fair in 2001, the Archaeological Institute of America (AIA) has organized 23 more fairs and informed thousands of people through this popular outreach activity. The AIA fair model brings together independent archaeological organizations representing a rich array of archaeological subfields to present their programs and resources to a local community in an interactive and engaging manner. The goals of AIA archaeology fairs are to promote a greater public understanding of archaeology, raise awareness of local archaeological resources, and bring together proximate archaeological groups with a shared outreach goal. In this article, the authors discuss how the AIA fair model was developed through feedback cycles that include evaluation, data analysis, reflection, and trial and error; how it evolved; and how it is spreading to other groups around the world. To date, 26 AIA local societies have hosted fairs, and the popularity of this program as an outreach event is increasing among other archaeological groups across the United States, as well as in Belize, Canada, Colombia, the Czech Republic, Iran, and Myanmar. This growth in popularity and implementation presents us with unique opportunities to collect and reflect upon data essential to conducting archaeological outreach around the globe.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,120 | 0,107 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,034 |
| Communication savante | 0,012 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,023 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».