Notice bibliographique
Résumé
Until recently multi-spectral imaging in the field of archaeology has been vastly under-utilized due to the great expense of using specialized films and cameras. A great deal of data remains hidden when observing artefacts such as papyri and pottery shards (ostraca) solely under visible light (400-700nm). The writings on these artefacts are often faded and illegible resulting in much of the information they store being lost. Our approach has been to use modified commercial cameras along with a Coastal Optics 60mm multi-spectra lens to enhance the contrast of the text through the use of Ultraviolet (300-390nm) and Infrared (700-1000nm) Reflectography and computer postprocessing of the RAW images. The results are stunning. A great deal of the text on these artefacts can been made legible and subsequently studied. The underlying principle comes from the fact that pigments and minerals reacting differently to the specific bandwidths of UV and IR light, thereby producing an enhanced contrast version of the once illegible artefact. This information can be later recorded and used to further the understanding of the object itself and the civilization of which it originated. In addition, this photographic technique can be further adapted to study non-textual artefacts such as paintings. These results are consistently obtained, readily reproduced and can be adapted to study all text upon papyri, ostraca and other cultural artefacts. Moreover, the system can be easily moved onsite to museums and galleries
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 0,014 |
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 ».