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Enregistrement W2765287835 · doi:10.1109/oceanse.2017.8084984

Development and integration of digital technologies addressed to raise awareness and access to European underwater cultural heritage. An overview of the H2020 i-MARECULTURE project

2017· article· en· W2765287835 sur OpenAlexaff
Fabio Bruno, Antonio Lagudi, Gerardo Ritacco, Panagiotis Agrafiotis, Dimitrios Skarlatos, Jan Čejka, Pavel Kouřil, Fotis Liarokapis, Oliver Philpin-Briscoe, Charalambos Poullis, Sudhir P. Mudur, Bart Simon

Notice bibliographique

RevueOCEANS 2017 - Aberdeen · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueMaritime and Coastal Archaeology
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCultural heritageUnderwaterComputer scienceEngineeringArchitectural engineeringTelecommunicationsEngineering managementPolitical scienceGeologyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Underwater Cultural Heritage (UCH) represents a vast historical and scientific resource that, often, is not accessible to the general public due the environment and depth where it is located. Digital technologies (Virtual Museums, Virtual Guides and Virtual Reconstruction of Cultural Heritage) provide a unique opportunity for digital accessibility to both scholars and general public, interested in having a better grasp of underwater sites and maritime archaeology. This paper presents the architecture and the first results of the Horizon 2020 i-MARECULTURE (Advanced VR, iMmersive Serious Games and Augmented REality as Tools to Raise Awareness and Access to European Underwater CULTURal heritage) project that aims to develop and integrate digital technologies for supporting the wide public in acquiring knowledge about UCH. A Virtual Reality (VR) system will be developed to allow users to visit the underwater sites through the use of Head Mounted Displays (HMDs) or digital holographic screens. Two serious games will be implemented for supporting the understanding of the ancient Mediterranean seafaring and the underwater archaeological excavations. An Augmented Reality (AR) system based on an underwater tablet will be developed to serve as virtual guide for divers that visit the underwater archaeological sites.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,155
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,180 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations45
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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