Augmented Reality Application to Highlight Health Policies about Refugee Students in the Interwar Period. An Example of Empathetic Study of an Archival Collection
Notice bibliographique
Résumé
The present research attempts, using virtual/augmented reality (AR) technologies, to highlight, through selected digitized documents from the archival collection of the Cretan Didaskaleion (1901-1935), the eugenic policies implemented by the Greek state in the field of public health in relation to the refugee students of the Didaskaleion during the interwar period (1918-1939). The theoretical basis of our approach is that a digitized archive can better support the emergence of the emotion of an archival material (the emotional weight of historical events requires an empathetic investigation), (b) immersion through the use of virtual/augmented reality technologies constitutes an engaging process through which an emotional turn to history is achieved. The aim of this research is to provide researchers with access to a virtual archival environment, where they will be able to interact with digital representations of the documents and exhibits of the Cretan Didaskaleion and engage in multi-sensory interaction experience with them through virtual reality (AR) technologies. For this purpose, an immersive scenario was designed and developed, consisting of selected documents from the archival collection and a complementary documentary material, which refers to events and persons of the specific era. The results of the research refer to the possibility of applying an upgraded e-researching approach through which the researchers: 1) discover the emotional/affective connotations of the archival material, 2) expand the research perspective by reflecting on the formulation of new research questions.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».