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Enregistrement W2914152083 · doi:10.1177/155019060500200205

Teaching Risk Management of Collections Internationally

2005· article· en· W2914152083 sur OpenAlex
Catherine Antomarchi, Agnes W. Brokerhof, Stefan Michalski, I. Verger, Robert Waller

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueCollections A Journal for Museum and Archives Professionals · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueConservation Techniques and Studies
Établissements canadiensCanadian Museum of Nature
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRisk managementCultural heritageOrder (exchange)BusinessProcess (computing)Diversity (politics)Value (mathematics)Risk analysis (engineering)Public relationsPolitical scienceComputer scienceFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Risk assessment and the purpose it serves, risk management, are widely adopted by business, institutions, and governments, seeking to minimize future losses of all kinds. If the preservation goal of museums is stated as the delivery of the collection to some future point in time with as little loss in value as possible, then risk assessment and risk management provide the only rational means to reach this goal. Difficulties arise due to uncertainty and complexity. A three-week course on this method has been designed, and recently offered, by ICCROM (the International Center for the Study of the Preservation and Restoration of Cultural Property) and the Canadian Conservation Institute (CCI), with the collaboration of leading experts from the Canadian Museum of Nature (CMN) and the Netherlands Institute for Cultural Heritage (ICN). Demand for the knowledge was strong, as shown by the number and diversity of applicants worldwide. Great care and effort was taken with the design of the learning process and the supporting resources, in order to overcome the known, and profound, challenges of the subject. The result has been successful.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,798
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,277 · 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