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Enregistrement W2891978414 · doi:10.1080/00393630.2018.1471894

The Cost-effectiveness of Preventive Conservation Actions

2018· article· en· W2891978414 sur OpenAlexaboutno aff
Stefan Michalski, Irene Karsten

Notice bibliographique

RevueStudies in Conservation · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueConservation Techniques and Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLiberian dollarValuation (finance)Cost effectivenessActuarial scienceCost–benefit analysisPareto principleMaximizationScale (ratio)BusinessInstitutionOperations managementEconomicsFinanceMicroeconomicsGeographyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Two historic house museums, a municipal art gallery, and a provincial archive have had comprehensive risk and option assessments done by the Canadian Conservation Institute. For each institution, an average of 60 options addressing 40 risks was analyzed in terms of risk reduction, cost, and cost-effectiveness. A meta-analysis found that cost-effectiveness follows a strong economy of scale within each institution. By estimating valuation of each collection, cost-effectiveness was converted into benefit–cost ratio of dollar spent per dollar value saved and was found not to follow an economy of scale between small and large institutions. Optimization software was applied to see if precise maximization of risk reduction gave significantly different recommendations than those in the original reports which relied on the Pareto rule of addressing the largest risks first.

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)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,058
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,125

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,058
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,013
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,227
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,170 · 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

Citations3
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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