Toward a twenty-first-century model for the collaborative care and curation of human remains
Notice bibliographique
Résumé
Currently, Canadian and U.S. museums and other repositories curate more than 175,000 North American Indigenous human remains. Despite these individuals’ great significance to descendant communities and potential value for substantive scientific research, many museums struggle to implement flexible and sustainable collections care procedures that meet contemporary curatorial standards. To address these issues, the Field Museum is piloting forward thinking, collaborative, and ethical curation, documentation, and physical care of the approximately 1,800 North American human remains housed in its collection. This initiative as part of a three-year Institute of Museum and Library Services (IMLS)-funded grant aims to build networks among scientific, museum, academic, First Nations, and Native American representatives. A symposium held with a number of partners from across North America has also shaped our approach through the dialogues on collaborative curation fostered both during and following the event. These discussions have provided the Museum with important themes, goals, and lessons, which have guided the subsequent course of the program, fostering community, providing resources, and promoting public outreach. To this same end, the Museum has implemented an updated and comprehensive human remains collections policy that covers all individuals held in the Museum’s collections.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,045 |
| Communication savante | 0,020 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,003 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».