Beyond “No food and drink in the gallery”: Writing a best practices document for food management in museums
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In 2015, the Society for the Preservation of Natural History Collections (SPNHC) Conservation Committee created a best practices document for food management in collection-holding institutions. This paper discusses the three-step process, devised by the committee, through which this was achieved. The first step was to research existing literature on the subject. Scant results showed that a best practices document on the subject would be of great benefit to the field. The second step was to survey collection professionals. This provided the committee a stronger understanding of current food management challenges and successes, as well as topics to address in the best practices document. The third step was to gain consensus from these professionals. A draft of the document was presented at three international conferences, and feedback was incorporated into the final recommendations. The best practices document is available on the SPNHC wiki and may be updated. It is possible to write a best practice on any subject by replicating this three-step process. The Conservation Committee believes this process can be applied to other areas that are in need of new or revised preservation methods.
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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 | 0,107 | 0,129 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,012 |
| Communication savante | 0,017 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,005 |
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 ».