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Enregistrement W2969634943 · doi:10.1017/s0940739119000092

Hope in Dirt: Report of the Fort Apache Workshop on Forensic Sedimentology Applications to Cultural Property Crime, 15—19 October 2018

2019· article· en· W2969634943 sur OpenAlexaff
John R. Welch, Mark T. Altaha, G. Cantley, William H. Doelle, Sarah Herr, Morag M. Kersel, Brandi L. MacDonald, Francis McManamon, Barbara J. Mills, Fred L. Nials, Mary F. Ownby, Michael P. Richards, Ramon Riley, Stacy Ryan, Duston Whiting, Donna Yates

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Cultural Property · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArchaeological Research and Protection
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLaw enforcementSedimentologyArchaeologyDirtCriminologyLootingHistoryPolitical scienceSociologyLawGeographyGeologyCartographyPaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary: A 2018 workshop on the White Mountain Apache Tribe lands in Arizona examined ways to enhance investigations into cultural property crime (CPC) through applications of rapidly evolving methods from archaeological science. CPC (also looting, graverobbing) refers to unauthorized damage, removal, or trafficking in materials possessing blends of communal, aesthetic, and scientific values. The Fort Apache workshop integrated four generally partitioned domains of CPC expertise: (1) theories of perpetrators’ motivations and methods; (2) recommended practice in sustaining public and community opposition to CPC; (3) tactics and strategies for documenting, investigating, and prosecuting CPC; and (4) forensic sedimentology—uses of biophysical sciences to link sediments from implicated persons and objects to crime scenes. Forensic sedimentology served as the touchstone for dialogues among experts in criminology, archaeological sciences, law enforcement, and heritage stewardship. Field visits to CPC crime scenes and workshop deliberations identified pathways toward integrating CPC theory and practice with forensic sedimentology’s potent battery of analytic methods.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,095

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0280,005

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,267 · 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

Citations4
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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