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Enregistrement W4312785139 · doi:10.14434/sdh.v4i2.31052

Digital Vacone

2020· article· en· W4312785139 sur OpenAlexfundno aff
Matthew Notarian, Gabriella Carpentiero, Lucia Michielin, Tyler Franconi, Candace Rice, Dylan Bloy, Gary D. Farney

Notice bibliographique

RevueStudies in Digital Heritage · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
Thématique3D Surveying and Cultural Heritage
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of EdinburghUniversity of Alberta
Mots-clésExcavationDocumentationContext (archaeology)Extant taxonPhotogrammetryOutreachScale (ratio)Digital elevation modelArchaeologyArchitectureComputer scienceWorkflowGeologyGeographyCartographyRemote sensingDatabase

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Between 2016 and 2018, excavations at the Roman villa of Vacone, carried out by the Upper Sabina Tiberina Project, transitioned to completely digital recording practices. The methodological shift was accompanied by a three-year campaign of backfill removal and cleaning, which allowed most of the villa’s extant architecture and décor uncovered since 2012 to be digitized. Moreover, a new documentation protocol was established that employs photogrammetry in lieu of scale drawing to model the three-dimensional spatial characteristics of every archaeological context. Notable artifacts were also modeled to facilitate off-site study. The excavation’s experiences with this conversion offer valuable lessons for other long-term archaeological projects contemplating a similar shift amid active fieldwork. The project’s digital recording team developed a methodology for layer-by-layer modeling that ensures precise alignment between stratigraphic contexts using fixed markers. From these, standard 2D products (orthomosaic plans and digital elevation models [DEMs]) were produced. A similar technique was used for generating 2D orthomosaics of vertical features (such as walls and stratigraphic sections) without the need to take numerous measurements on the vertical surface (e.g., with a prismless total station). Similarly, the generated data can create 2D sections along any arbitrary line even after the strata have been removed. Beyond simply replicating traditional two-dimensional records, the 3D data have proven essential for visualizing the interrelation of above and below ground spaces, and for analyzing a terraced structure built on several levels. Composite 3D models, hosted online, are also an effective tool for public outreach with stakeholders in the local community, as well as the general public.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,659
Score d'incertitude au seuil0,487

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,6590,389

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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,194 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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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