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Enregistrement W2939251308 · doi:10.52842/conf.caadria.2016.683

Unmediated cultural heritage via Hyve-3D: Collecting individual and collective narratives with 3D sketching

2016· article· en· W2939251308 sur OpenAlexafffund
Marc Aurel Schnabel, Serdar Aydın, Tane Moleta, Davide Pierini, Tomás Dorta

Notice bibliographique

RevueProceedings of the International Conference on Computer-Aided Architectural Design Research in Asia · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
Thématique3D Surveying and Cultural Heritage
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaVictoria UniversityVictoria University of Wellington
Mots-clésCultural heritageRealmSocial mediaContext (archaeology)StorytellingSociologyCultural heritage managementVisual artsNarrativeMedia studiesWorld Wide WebComputer scienceArtHistoryArchaeologyLiterature

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cultural heritage is traditionally mediated through institu- tional bodies that are authorised to broadcast heritage information, whereas new media technologies such as social media platforms con- tinue to enforce individual storytelling and information sharing. Therefore GLAMs (Galleries, Libraries, Archives and Museums) have to cope with a shift of public interest from their services to more ac- cessible, entertaining and democratic engagements available as ‘liv- ing’ media. Unmediated cultural heritage is the paramount aim of this work and, in a theoretical sense, a utopia for generation of authenticity or meaning-making. Within the realm of digital heritage, this study explores the nature of engagement with cultural heritage using an in- novative means. In this phase of the research, a photogrammetric model of Kashgar’s narrow alleys is deployed in a system, called Hy- brid Virtual Environment 3D (Hyve-3D). Via its 3D cursor technolo- gy, the concept of unmediated cultural heritage is unfolded through active participation, collaboration and interaction. Thus, in the context of heritage, this research explores a hitherto undocumented frontier of Hyve-3D designated to immersive collaborative 3D sketching.

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)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,121
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,191 · 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'étudeSans objet
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

Citations12
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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