Improving Archaeologists’ Online Archive Experiences Through User-Centred Design
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Traditionally, the preservation of archaeological data has been limited by the cost of materials and the physical space required to store them, but for the last 20 years, increasing amounts of digital data have been generated and stored online. New techniques in digital photography and document scanning have dramatically increased the amount of data that can be retained in digital format, while at the same time reducing the physical cost of production and storage. Vast numbers of hand written notes, grey literature documents, images of assemblages, contexts, and artefacts have been made available online. However, accessing these repositories is not always straightforward. Superficial interaction design, sparsely populated metadata, and heterogeneous schemas may prevent users from working the data that they need within archaeological archives. In this article, we present the work of the Digging into Archaeological Data and Image Search Metadata project (DADAISM), a multidisciplinary project that draws together the work of researchers from the fields of archaeology, interaction design, image processing and text mining to create an interactive system that supports archaeologists in their tasks in online archives. By adopting a user-centred approach with techniques grounded in contextual design, we identified the phases of archaeologists work in online archives, which are distinctive to this user group. The insights from this work drove the design and evaluation of an interactive system that successfully integrates content-based image based retrieval and improved metadata searching to deliver a positive user experience when working with online archives.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle