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Enregistrement W4380288032 · doi:10.5281/zenodo.10091870

Implementing Digital Documentation Techniques for Archaeological Artifacts to Develop a Virtual Exhibition: the Necropolis of Baley Collection

2023· article· en· W4380288032 sur OpenAlexaff
Miglena Raykovska, Kristen Jones, Hristina Klecherova, Stefan Alexandrov, Nikolay Petkov, Tanya Hristova, Georgi Ivanov

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
Thématique3D Surveying and Cultural Heritage
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExhibitionDocumentationArchaeologyVisual artsEngineeringComputer scienceArtHistoryOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over the past decade, virtual reality has been quickly growing in popularity across disciplines including the field of archaeology and cultural heritage. Despite numerous artifacts being uncovered each year by archaeological excavations around the world, only a select few are displayed and recorded in museums while the rest remain hidden away in storage facilities. The creation of virtual reality museums provides a potential solution to this problem. This project aims to optimize a computational workflow for digitally documenting these artifacts and designing virtual museum spaces for them to be displayed online. This project focuses on a selection of the most representative artifacts that have been conserved and restored from the Necropolis of Baley collection of burial vessels from Bulgaria. The prehistoric settlement of Baley dates to the Bronze and Early Iron Age in the Middle and Lower Danube Basin and the collection thus far includes over 450 burial artifacts. Through the use of photogrammetry and 3D scanning, photorealistic 3D models will be created and used as the basis of a virtual exhibition to showcase this important collection to the public and scientific community that can easily be shared online. A comparison will be conducted of the 3D results from the photogrammetry and the 3D scanner to determine the optimal workflow for large scale documentation of archaeological artifacts. This project showcases the applications of integrating documentation techniques in an online environment in order to showcase important collections to the public in an interactive way to promote cultural heritage to the public that may otherwise be unavailable.

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)0,003
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,220 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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