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Enregistrement W2801062906 · doi:10.3138/ngcr.9-003

Applying Nanoscience to Daguerreotypes: Understanding and Preserving the First Form of the Photograph / Appliquer la nanoscience aux daguerréotypes : comprendre et préserver la première forme de photographie

2018· article· fr· W2801062906 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Madalena S. Kozachuk, John McElhone

Notice bibliographique

RevueNational Gallery of Canada Review · 2018
Typearticle
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiqueCultural Heritage Materials Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDivision of Materials ResearchNational Institute of General Medical SciencesNational Institutes of HealthNational Science Foundation
Mots-clésSynchrotronPhotographyFluorescenceArt historyNanotechnologyArtPhysicsOpticsMaterials scienceVisual arts

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research describes a preliminary study conducted as part of a collaboration between Western University (London, Ontario) and the Canadian Photography Institute of the National Gallery of Canada (NGC). Daguerreotypes with varying degrees of deterioration were supplied by the NGC conservation department’s study collection. Synchrotron- and laboratory-based techniques were used to examine the plates before they were electrocleaned. Synchrotron-based X-ray absorption spectroscopy and X-ray fluorescence microscopy, conducted at the Canadian Light Source (Saskatoon, Saskatchewan), enabled a chemical characterization of the surface alongside fluorescence mapping. Rapid-scanning fluorescence imaging recorded at the Cornell High Energy Synchrotron Source (Ithaca, New York) showed that the fluorescence signal from mercury could be used to retrieve images obscured by chemical and physical deterioration. The improved electrocleaning set-up established at the NGC and the implications of the subsequent studies are discussed.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,070
Score d'incertitude au seuil0,140

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,234 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations3
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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