E-RIHS PP 1st Periodic Technical report (from 01/02/2017 to 31/07/2018)
Notice bibliographique
Résumé
The report describes the activities carried out in the 1st reporting period of the European project E-RIHS PP (1.02.2017-31.07.2018). The core challenge of E-RIHS PP is to prepare the establishment of the European Research Infrastructure for Heritage Science in the form of an European Research Infrastructure Consortium. E-RIHS ERIC will be a permanent research ecosystem associating people, instruments, competencies and governance to provide innovative research of the highest quality and societal involvement. ERIHS aims to provide a unified scientific approach to the most advanced European instruments, data and services for the analysis, interpretation, preservation, transmission, documentation and management of heritage. E-RIHS associates outstanding research centres and institutes in HS, as well as prestigious research laboratories and conservation centres. Their high reputation arises not only from the international recognition of their scientists and scholars, who combine technical expertise with great historical knowledge of tangible heritage of all types, but also from the variety and quality of the capacities and instrumentations there available. The heart of E-RIHS is then a coordinated group of highly qualified researchers and outstanding instruments and services provided to the European user communities. ERIHS access services will be provided through four integrated platforms: • E-RIHS ARCHLAB: physical access to specialised knowledge and organized scientific information – including technical images, samples and reference materials, analytical data and conservation documentation – in datasets largely unpublished from archives of prestigious European museums, galleries and research institutions. • E-RIHS DIGILAB: online access to scientific data concerning tangible heritage, making them FAIR (Findable-Accessible-Interoperable-Reusable). It includes and enables to access searchable registries of specialized digital resources (datasets, reference collections, thesauri, ontologies, etc.); supports data interoperability through the creation of shared knowledge organization systems and provides tools to process them according to researchers’ needs and research questions. Such data will primarily consist in measurement results and scientific information (texts, images, 3D models and more). • E-RIHS FIXLAB: access to large-scale and medium-scale facilities – particle accelerators and synchrotrons, neutron sources; non-transportable analytical instruments (e.g. micro-CT) – offering a unique expertise to users in the heritage field for sophisticated scientific investigations on cultural and natural heritage objects, both samples and whole items, revealing their microstructure, chemical composition and age, giving essential and invaluable insights into historical technologies, materials, alteration and degradation phenomena or authenticity. • E-RIHS MOLAB: access to an impressive array of advanced mobile analytical instrumentation for non-invasive measurements on precious, fragile or immovable objects, archaeological sites and historical monuments. The MObile LABoratory allows its users to implement complex multitechnique diagnostic projects, permitting the most effective in situ investigations.
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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 | 0,007 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,465 | 0,443 |
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 ».