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Enregistrement W3121997540

HUNTER, JOHN; SIMPSON, BARRIE; COLLS, CAROLINE STURDY. FORENSIC APPROACHES TO BURIED REMAINS. 1. ED. OXFORD: WILEY BLACKWELL. 2013, 259 P. IL. COLOR.

2014· article· pt· W3121997540 sur OpenAlexaboutno aff
Sérgio Francisco Serafim Monteiro da Silva

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2014
Typearticle
Languept
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArchaeological Research and Protection
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForensic scienceHistoryHumanitiesArtArchaeology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Forensic Approaches to Buried Remains, editado pela John Wiley & Sons, foi escrito a três mãos por John Hunter, professor do Instituto de História Antiga e Arqueologia da Universidade de Birmingham, que desenvolve estudos sobre a Arqueologia Forense desde 1988. Publicou mais de 10 livros sobre a relação entre a Arqueologia e as Ciências Forenses e vários artigos e capítulos de livros. Em coautoria com Barrie Simpson, um ex-oficial de investigação sênior e um ativo médico forense, expert na análise de locais de crime e no uso de abordagens interdisciplinares, e Caroline S. Colls, uma especialista em Arqueologia Forense e do Conflito, professora de Ciências Forenses da Universidade de Staffordshire, Hunter aprimora as suas mais recentes observações sobre o tema, publicadas com Roberts e Martin em 2002 (Studies in Crime: A introduction to Forensic Archaeology) e com Margaret Cox em 2006 (Forensic Archaeology – Advances in theory and practice). Convém notar que Hunter, além de estar comprometido com trabalhos de pesquisa arqueológica em todo o Reino Unido, tendo realizado atividades de campo na Bósnia, no Iraque e em Falklands, rotineiramente ministra palestras para policiais e profissionais forenses. Foi um dos fundadores do Forensic Search Advisory Group, validando o atual sistema de atuação da Arqueologia Forense no Reino Unido.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,065

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0120,009
Études des sciences et des technologies0,0020,007
Communication savante0,0060,009
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0050,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,013

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 Opus0,302
Tête enseignante GPT0,469
Écart entre enseignants0,167 · 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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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