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Enregistrement W3211688503 · doi:10.14351/0831-4985-34.1.143

Conservation-Restoration of a Botanical Museum Fluid Collection: Practice and Research

2020· article· en· W3211688503 sur OpenAlexvenueno aff
M. Dangeon, Emilie Cornet, Laura Brambilla

Notice bibliographique

RevueCollection Forum · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueLichen and fungal ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreservativePulp and paper industryEngineeringBiologyFood science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The collection of the Botanical Museum of the University of Zürich is an academic collection assembled from 1891 to the end of the 20th century (1992 for the last inventoried item). Preserved plants come from all over the world (40 countries) and include all categories of existing Plantae (algae, lichens, fungi, higher plants, bacteriae). The fluid collection, largely neglected since 1976, shows significant degradation. The main problem is loss of preservative fluid due to leakage of the jars and aging of the seals. Another issue is the discoloration of the specimen fluids. These issues led to a research project titled FLUIDIS, which aimed to explore different preservative solutions and their impact on the discoloration of plant specimens. Conservation-restoration work was carried out on the jars of the “Professor Ernst Collection.” Topping up of was necessary for the entire collection. Restoration was performed after opening the containers and identifying the fluid. The specimens were consolidated, repaired, and mounted when necessary, then gradually put back into alcoholic solutions and finally sealed. An overall intervention protocol was established for the treatment of the entire botanical fluid collection. Its application, however, requires a careful study of each specimen.

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)0,033
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,173

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0330,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0040,006
Communication savante0,0070,004
Science ouverte0,0040,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,234 · 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
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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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