Close-Range Photogrammetry for Documenting and Enhancing Thamudic Rock Art and Epigraphy
Notice bibliographique
Résumé
The eastern frontier of Roman Empire was ethnically and culturally diverse. Yet despite the abundance of evidence for such diversity, we know relatively little about the peoples who populated the Roman frontier. A good case in point is the Thamudic people of the Hisma desert in modern day southern Jordan. The written historical record provides only two references from the classical period, along with a handful from the later Islamic period, all of which are contradictory. What is more, the sources give virtually no hints about their way of life. The archeological record is not much more revealing. In fact, the only tangible traces we have of these people are the vast numbers of inscriptions and petroglyphs they left behind. These inscriptions, however, can often be difficult to study due to centuries of weathering and vandalism, both ancient and modern. A way to document and enhance this material in a quick and accurate way in harsh, remote environments is urgently needed. Close-range photogrammetry with digital SLR cameras provides the ideal solution. Three-dimensional data from photogrammetry is quick to capture in the field, extremely accurate and requires nothing other than a consumer camera and software for post-processing. Using software adapted from the mining industry we can use a process known as depth-mapping to enhance even extremely shallow incisions and to reveal texts that have been damaged, or even intentionally erased. By doing so, we can gain a better understanding of the lives of these people on the Roman frontier.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».