Kajian Keterawatan Lukisan Gua Prasejarah di Kawasan Karst Maros Pangkep Sulawesi Selatan
Notice bibliographique
Résumé
Lukisan gua prasejarah di kawasan karst Maros Pangkep merupakan cagar budaya yang rentan dengan kerusakan, baik karena faktor alam maupun budaya. Oleh karena itu, kajian mengenai keterawatan lukisan gua prasejarah di kawasan ini penting untuk dilakukan guna memperoleh data yang akurat terkait tingkat kerusakan lukisan pada masing-masing gua. Metode penelitian arkeologi yang dipadukan dengan pendekatan lingkungan dan konservasi, menjadi panduan dalam kajian ini. Metode penelitian arkeologi dioperasionalkan dalam bentuk pengumpulan data, pengolahan data dan interpretasi data. Adapun pendekatan lingkungan dan konservasi diterapkan dalam observasi flora fauna dan bentang alam kawasan. Jumlah gua yang menjadi objek kajian yaitu 44 gua dengan rincian 24 gua di Maros dan 20 gua di Pangkep. Berdasarkan kajian yang dilakukan, tingkat keterawatan lukisan gua di kawasan karst Maros Pangkep ini bervariasi mulai dari sedang sampai parah, dan hanya lima gua yang kondisi keterawatan lukisan guanya bagus. Hal ini mengacu pada tingkat kerusakan dan pelapukan fisik (retak, pecah, aus), pelapukan biologis (pertumbuhan algae, moss, lichen), pelapukan kimiawi (penggaraman, sementasi), yang juga dipengaruhi oleh faktor alam dan faktor manusia.Oleh karena itu untuk mempertahankan tingkat keterawatan lukisan gua prasejarah diperlukan sebuah sistem konservasi gua prasejarah yang memadukan antara konservasi lingkungan, konservasi arkeologis dan juga pengelolaan sumberdaya arkeologi yang berbasis pelestarian.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,003 |
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 ».