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Enregistrement W3009357286 · doi:10.1784/insi.2020.62.3.152

Delivering the National Trust's preservation purpose: mission, strategy and structure

2020· article· en· W3009357286 sur OpenAlexaboutno aff
K Lithgow

Notice bibliographique

RevueInsight - Non-Destructive Testing and Condition Monitoring · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueCultural Heritage Management and Preservation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVisitor patternAccreditationCultural heritageContext (archaeology)Measure (data warehouse)Environmental resource managementPerformance indicatorBusinessComputer sciencePolitical scienceGeographyMarketingEconomicsArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Whilst reporting on numerical-based activities such as income versus expenditure is relatively straightforward for organisations seeking to understand their progress in meeting their objectives, it is more difficult to present nonnumerical-based activities such as conservation and preservation in similar terms. However, without numerical key performance indicators (KPIs) conservation activities risk becoming invisible in organisational reporting, compared to activities that are easier to measure, such as, in heritage organisations that open their assets to the public, visitor numbers and income. The National Trust for England, Wales and Northern Ireland has devised a numerical measure to describe relative performance in reaching defined conservation standards, benchmarked against external standards such as the Canadian Conservation Institute's 'Agents of Deterioration' framework and the UK's Museum Accreditation Scheme. This paper describes the development and practice of this measure, the Conservation Performance Indicator (CPI), with particular reference to cultural heritage features, such as historic interiors, collections, buildings and archaeology, and in the context of the evolution of a devolved structure.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
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: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,135
Score d'incertitude au seuil0,268

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0160,006
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,006

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 Opus0,169
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,106 · 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
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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