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DIVE INTO HERITAGE: A DIGITAL DOCUMENTATION PLATFORM OF WORLD HERITAGE PROPERTIES IN THE ARAB STATES REGION

2023· article· en· W4382139489 sur OpenAlexaff
Ona Vileikis, Thomas Rigauts, Bijan Rouhani, M. Ziane Bouziane, Mario Santana Quintero

Notice bibliographique

Revue˜The œinternational archives of the photogrammetry, remote sensing and spatial information sciences/International archives of the photogrammetry, remote sensing and spatial information sciences · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArchaeological Research and Protection
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndustrial heritageDocumentationCultural heritageCultural heritage managementNatural heritageConventionUniversal valueHumanityValuesPolitical scienceResilience (materials science)World heritageEnvironmental ethicsEnvironmental resource managementGeographyHistoryComputer scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. The world celebrated the 50 years of the World Heritage Convention. With more than 1000 cultural and natural sites, the 1972 World Heritage Convention is the most widely recognized. It has provided a framework for identifying, documenting, protecting, and managing the world's cultural and natural heritage with Outstanding Universal Value (OUV). The theme to mark this anniversary is: “The Next 50: World Heritage as a Source of Resilience, Humanity and Innovation”. These are the topics that have inspired the World Heritage Centre to develop, together with the Member States in the Arab Region, an online platform that leverages digital technologies to safeguard and promote the UNESCO World Heritage sites and its related intangible heritage, and transmit them to future generations. This paper discusses the current state of digital documentation of cultural heritage and the related projects/initiatives in the Arab States region. It presents the UNESCO Dive into Heritage initiative and its first outcomes. It concludes with lessons learned and future steps for the next phases of the project. First outcomes have revealed the big challenge of 3D data integration and the need to accompany the implementation stages of the project with capacity building.

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)0,003
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: Logiciel · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,004

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,229 · 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
GenreLogiciel

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

En bref

Citations7
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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