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A PHOTOGRAMMETRIC WORKFLOW FOR RAPID SITE DOCUMENTATION AT STOBI, REPUBLIC OF NORTH MACEDONIA

2019· article· en· W2944141769 sur OpenAlexaff
Kristen Jones, George Bevan

Notice bibliographique

Revue˜The œinternational archives of the photogrammetry, remote sensing and spatial information sciences/International archives of the photogrammetry, remote sensing and spatial information sciences · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
Thématique3D Surveying and Cultural Heritage
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhotogrammetryDocumentationWorkflowSuiteSection (typography)AntiqueArchaeologyComputer scienceGeographyGeologyEngineering drawingEngineeringRemote sensingDatabase

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. The so-called “Theodosian Palace” is one of the most significant Late Antique structures at the site of Stobi, in the Republic of North Macedonia. Popularly thought to be a stopping-place of Theodosius I on his way through the province of Macedonia Secunda according to the evidence of the Codex Theodosianus, the structure is in dire need of conservation with many of the stone and mortar walls threatening to collapse onto the mosaic floors below. Any conservation effort in the Republic of North Macedonia must produce rigorous documentation before any physical work can take place. The most important and time consuming component of the project preparation are section and elevation drawings documenting each of the walls stone-by-stone, with elevations and scales indicated in a format prescribed by the state. These drawings are usually done manually on graph paper in the field, with the assistance of time-honoured manual tools – the plum-bob and tape-measure –, but this method is enormously time consuming and has considerable of room for error. The present project, begun in 2016 and the subject of this paper, endeavoured to show that new, photogrammetric methods could not only improve the accuracy of these drawings, but also the speed with which they are made. Our results demonstrate an increase in accuracy by an order magnitude, from 3 cm to 3 mm, and an improvement in the time to deliver the final product from an estimated 8 months to 2 months.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,016

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,221 · 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
GenreMéthodes

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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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