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Enregistrement W3170372571 · doi:10.11141/ia.56.6

Re-discovering Archaeological Discoveries. Experiments with reproducing archaeological survey analysis

2021· article· en· W3170372571 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueInternet Archaeology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueImage Processing and 3D Reconstruction
Établissements canadiensArthur B. McDonald-Canadian Astroparticle Physics Research Institute
Organismes subventionnairesMcDonald Institute for Archaeological ResearchSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Science Foundation
Mots-clésComputer scienceField (mathematics)Data sciencePoint (geometry)Process (computing)Reading (process)ArchaeologyData miningInformation retrievalHistoryLinguisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article describes an attempt to reproduce the published analysis from three archaeological field-walking surveys by using datasets collected between 1990 and 2005 which are publicly available in digital format. The exact methodologies used to produce the analyses (diagrams, statistical analysis, maps, etc.) are often incomplete, leaving a gap between the dataset and the published report. By using the published descriptions to reconstruct how the outputs were manipulated, I expected to reproduce and corroborate the results. While these experiments highlight some successes, they also point to significant problems in reproducing an analysis at various stages, from reading the data to plotting the results. Consequently, this article proposes some guidance on how to increase the reproducibility of data in order to assist aspirations of refining results or methodology. Without a stronger emphasis on reproducibility, the published datasets may not be sufficient to confirm published results and the scientific process of self-correction is at risk.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,417
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,249 · 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