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Enregistrement W2890751183 · doi:10.1080/00393630.2018.1504518

Impact of Facility Renewal Deferment on Risk to Royal British Columbia Museum, Canada, Collections

2018· article· en· W2890751183 sur OpenAlexaffabout
Robert Waller, Kasey Lee

Notice bibliographique

RevueStudies in Conservation · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueConservation Techniques and Studies
Établissements canadiensRoyal British Columbia MuseumCanadian Heritage
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArchaeologyArtHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Royal British Columbia Museum (RBCM), Canada, houses a collection of almost 7 million artifacts, archival records, and natural history specimens. Three comprehensive collection risk assessments over the past decade have resulted in improvements to the physical environments of the collections as well as new policies and procedures to reduce risk. However, there remain ongoing risks that can only be mitigated through major facility renewal. The last collection risk assessment, completed in 2016, was revisited to review the data and build a defensible case for funding to replace the RBCM's on-site collection storage facilities. Changes to overall collections risk is a complex function of collection development and use trends, evolving risk factors both internal and external to the museum, a growing understanding of the relationship between risks and preservation, in addition to reduction due to risk mitigation projects and building systems aging and wearing out. A defensible method for illustrating the facilities-related risks over time involves estimating the expected loss of individual collection items or loss in value of a group of items that may occur if a major facility upgrade or redevelopment is not realized in the near future. Risk assessment data for representative collection units were reviewed to differentiate risk due to permanent facility characteristics versus more active controls, operations budget controlled risk versus capital budget controlled risk, and collection management-controlled risk versus facility management-controlled risk. This enabled the risk model to isolate risks that could only be mitigated through major facility upgrades. Change in collection value was expressed as Object Equivalents Lost (OEL) and its compliment Object Equivalents Remaining (OER). Projections into the future indicating the effect of varying facility renewal dates could then be clearly shown. Losses, when presented as numbers of items expected to be lost from the collection, become emotionally salient to persons in senior management and governance roles.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,055
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,111
Score d'incertitude au seuil0,806

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,055
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0060,003
Communication savante0,0070,002
Science ouverte0,0040,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,240 · 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'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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