MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W3094968376 · doi:10.21608/ijhms.2019.120016

All Mapped Out

2019· article· en· W3094968376 sur OpenAlexaboutno aff
Alexandra Safir, Peter I. Schneider

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Heritage and Museum Studies · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueCultural Heritage Management and Preservation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCultural heritageContext (archaeology)Space (punctuation)Quarter (Canadian coin)Identity (music)HistoryGeographyField (mathematics)Environmental ethicsAestheticsSociologyArchaeologyArtComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The monumental district of Florence/Italy and the workers’ quarter Kiel-Gaarden/Germany are two case studies on the use of mapping for storyscapes on different levels. Architectural heritage is most commonly understood to be representable and representative of a nation, city or cultural group. Not only in the aftermath of armed confrontation, is a re-assessment of what should be considered worthy of preservation and remembrance necessary, but it becomes perhaps a matter of every generation to re-evaluate of what matters in the built environment as part of an identity-shaping process. Part of this on-going process could be coming to terms with the historic past, and to include the forgotten aspects and events, which had shaped to some extent the lives of a group of people, communities or entire nations. In heritage studies, this contested heritage is known for instance as “shared heritage”, “uncomfortable heritage”, and places may be even described as “traumascapes”.3 What is known as the “spatial turn” occurred roughly 20 years ago.4 It is employed in the humanities where cartographic maps become a methodological tool. It is not a new approach to understand the historic context through space and in space, but it has undergone a re-launch because mass data can be processed and linked to a GIS. When this data becomes available online, transand interdisciplinary research is facilitated with a possibility to open up new perspectives and research fields. Especially in the area of architectural heritage, a field still largely dominated by expertism, this method may act as an inclusive and democratic tool for communities, which are not yet an integral part of a heritage discourse. It also provides an opportunity to integrate new heritage topics and places to be – if not preserved so at least – remembered. By visualizing for instance an urban space and the different places with a variety of functions and events, links between them can be revealed, which otherwise would have gone unnoticed. What has been termed in this context a “deep map” is “a finely detailed, multimedia depiction of place and the people, animals, and objects that exist within it, and are thus inseparable from the contours and rhythms of everyday life. Deep maps are not confined to the tangible or material, but include the discursive and ideological dimensions of place, the dreams, hopes, and fears of residents – they are, in short, positioned between matter and meanings. […] It is simultaneously a platform, a process, and a product. It is an environment embedded with tools to bring data into an explicit and direct relationship with space and time.”5 The relationship between space and human activity is well reflected in sociology stating that “space cannot be […] distinguished from society, but it is a specific form of society. Spatial structures are, just like temporal structures, forms of social structures”.6 That means that space and human activity constitute elements of heritage. At the same time, digitalisation has a decisive impact on the possibility for accessing primary data, for creating maps with this data, and to share these maps. Two case studies will demonstrate here how the map-based reconstruction of spatial activity helps to reveal different approaches to social realities. The case studies examine very different places and situations and will illustrate the potential of deep mapping to generate attention for hitherto neglected facets of life in urban spaces.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,494
Score d'incertitude au seuil0,722

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,4940,282

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 Opus0,141
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,166 · 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.

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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Heritage and Museum Studies→Même sujetCultural Heritage Management and Preservation→Travaux en français237 207→