Monitoring and Mitigating Particulate Matter Deposition on Decorative Surfaces: Current and Future Approaches in the Palace of Westminster
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Notice bibliographique
Résumé
Research into dust deposition rates on the wall paintings in the State Apartments at the Palace of Westminster, London, UK, began during the restoration of the encaustic floor tiles. The study has broadened to inform day-to-day preventive care for the extensive fine art collections on display and the intricately decorated Gothic interiors, providing a powerful tool for the forthcoming restoration and renewal of the Palace. Different monitoring methods, using optical microscopy, macro-photography and software-based image analysis, were investigated. Qualitative analysis with SEM-EDX and optical microscopy allowed the identification of a number of anthropogenic, geogenic and biological sources of particulate matter, while quantitative results elucidated deposition trends, highlighting both seasonal and works-related impacts. Results indicated that mitigation measures taken to protect works of art and limit the diffusion and deposition of particulate matter on surrounding surfaces were successful. A new dust monitoring method, based on imaging of vertical surfaces and on a recently developed image analysis workflow (CHIJ) operated in open-source software (ImageJ) was trialled alongside more traditional methods for measuring dust deposition through collection of particulate matter on proxies. Results showed significant discrepancies between data acquired directly on wall painting surfaces as compared to horizontal glass slides. The advantages, limitations and complementarity of both monitoring methods were identified, and their potential contributions to the development of data-driven conservation approaches for heritage sites were assessed. The relatively low-tech methods and equipment used present useful and adapted tools for collection managers and conservators to inform their decision-making processes.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle