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Enregistrement W2975790188 · doi:10.7202/1064503ar

“Some Account of an Extraordinary Traveller”: Using Virtual Tours to Access Remote Heritage Sites of Inuit Cultural Knowledge

2019· article· en· W2975790188 sur OpenAlexaffvenueabout
Peter Dawson, Cecilia Porter, Denis Gadbois, Darren Keith, Colleen Hughes, Luke Suluk

Notice bibliographique

RevueÉtudes/Inuit/Studies · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueMuseums and Cultural Heritage
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPanoramaIndigenousCultural heritageVariety (cybernetics)World heritageGeographyValue (mathematics)Visual artsIdentity (music)TourismHistoryArchaeologyComputer scienceAestheticsArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The use of panoramic images to transport viewers to remote geographic locations can be traced back to the panorama theatres of nineteenth-century Victorian London. More recently, Google’s World Wonders Project has utilized 360-degree panospheres to capture some of the world’s most famous heritage sites. Using arrows that demarcate a defined path of movement, users can virtually tour these sites by “jumping” from one panosphere to the next. Arvia’juaq National Historic site is located near the community of Arviat. Although the heritage value of the site is highly significant, Arvia’juaq sees few national and international visitors because of its remote location. For a variety of reasons, some local Inuit also find it difficult to regularly visit the site even though it is an important source of cultural identity. In this paper, we explore how panospheres can be used to create interactive virtual tours of heritage sites like Arvia’juaq. Although there are some caveats, we argue that virtual reality (VR) tours are potentially powerful tools for connecting people to heritage sites that might otherwise be inaccessible. This has important implications for raising awareness of polar heritage and its significance to Indigenous people, as well as national and international audiences.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,142
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,133
Tête enseignante GPT0,354
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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations9
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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