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Enregistrement W2970435100 · doi:10.5194/isprs-annals-iv-2-w6-31-2019

PROJECT ANQA: PRESENTING THE BUILT HERITAGE OF DAMASCUS, SYRIA THROUGH DIGITALLY-ASSISTED STORYTELLING

2019· article· en· W2970435100 sur OpenAlexafffund
F. Brzezicki, Rufino R. Ansara, Reem Awad, Mario Santana Quintero, S. Abdulac, M.-L. Lavenir, B. Tung, J. Ristevski, Marielle Pelletier

Notice bibliographique

RevueISPRS annals of the photogrammetry, remote sensing and spatial information sciences · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
Thématique3D Surveying and Cultural Heritage
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesMitacsArcadia FundYale University
Mots-clésStorytellingResource (disambiguation)Variety (cybernetics)Digital storytellingCultural heritageWorld Wide WebComputer scienceGeographyNarrativeArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. There is a growing interest in using new technology to create high-quality 3D recordings of heritage sites at potential risk of damage from conflict or natural disaster. Project Anqa is a multi-partner initiative to digitally document and present seven such at-risk heritage sites, all of which are located in Damascus, Syria. Through a training program, we enabled Syrian locals to collect a variety of data from all seven sites. With this data - a combination of photographs, laser-scan data and audio interviews - we present a web-application that provides researchers and the public a visually rich experience that showcases these at-risk sites. We term this approach “digitally-assisted storytelling.” Our goal is to raise awareness of the need to document and preserve at-risk heritage in the Middle East while providing local professionals in the region with the skills to carry out these tasks. Furthermore, Project Anqa aims to be an educational resource for both researchers and the public. By allowing all collected data to be downloaded at no charge through an open access platform, we encourage the transfer of knowledge and information while preserving the digital longevity of this endeavour.

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)0,001
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,001

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations5
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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