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Enregistrement W3031011473 · doi:10.1186/s43238-020-00005-7

Harnessing digital workflows for the understanding, promotion and participation in the conservation of heritage sites by meeting both ethical and technical challenges

2020· article· en· W3031011473 sur OpenAlexaff
Mario Santana Quintero, Reem Awad, Luigi Barazzetti

Notice bibliographique

RevueBuilt Heritage · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArchaeological Research and Protection
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesDepartment of Antiquities
Mots-clésDocumentationCornerstonePromotion (chess)WorkflowCultural heritageWork (physics)Process (computing)Engineering ethicsPublic participationPublic relationsPolitical scienceKnowledge managementEngineeringComputer scienceGeographyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The current application of digital workflows for the understanding, promotion and participation in the conservation of heritage sites involves several technical challenges and should be governed by serious ethical engagement. Recording consists of capturing (or mapping) the physical characteristics of character-defining elements that provide the significance of cultural heritage sites. Usually, the outcome of this work represents the cornerstone information serving for their conservation, whatever it uses actively for maintaining them or for ensuring a posterity record in case of destruction. The records produced could guide the decision-making process at different levels by property owners, site managers, public officials, and conservators around the world, as well as to present historical knowledge and values of these resources. Rigorous documentation may also serve a broader purpose: over time, it becomes the primary means by which scholars and the public apprehends a site that has since changed radically or disappeared. This contribution is aimed at providing an overview of the potential application and threats of technology utilised by a heritage recording professional by addressing the need to develop ethical principles that can improve the heritage recording practice at large.

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)0,069
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,086
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil0,363

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0690,086
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0050,012
Communication savante0,0240,020
Science ouverte0,0040,016
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,003

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.

Tête enseignante Opus0,164
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,156 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations19
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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