Re-purposing Excavation Database Content as Paradata
Notice bibliographique
Résumé
Although data reusers request information about how research data was created and curated, this information is often non-existent or only briefly covered in data descriptions. The need for such contextual information is particularly critical in fields like archaeology, where old legacy data created during different time periods and through varying methodological framings and fieldwork documentation practices retains its value as an important information source. This article explores the presence of contextual information in archaeological data with a specific focus on data provenance and processing information, i.e., paradata. The purpose of the article is to identify and explicate types of paradata in field observation documentation. The method used is an explorative close reading of field data from an archaeological excavation enriched with geographical metadata. The analysis covers technical and epistemological challenges and opportunities in paradata identification, and discusses the possibility of using identified paradata in data descriptions and for data reliability assessments. Results show that it is possible to identify both knowledge organisation paradata (KOP) relating to data structuring and knowledge-making paradata (KMP) relating to fieldwork methods and interpretative processes. However, while the data contains many traces of the research process, there is an uneven and, in some categories, low level of structure and systematicity that complicates automated metadata and paradata identification and extraction. The results show a need to broaden the understanding of how structure and systematicity are used and how they impact research data in archaeology and in comparable field sciences. The insights into how a dataset’s KOP and KMP can be read is also a methodological contribution to data literacy research and practice development. On a repository level, the results underline the need to include paradata about dataset creation, purpose, terminology, dataset internal and external relations, and eventual data colloquialisms that require explanation to reusers.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».