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Enregistrement W4388173940 · doi:10.16995/dm.10359

Multispectral Imaging and Microscopic Analysis of a Medieval Runic Manuscript (AM 28 8vo)

2023· article· en· W4388173940 sur OpenAlexvenueno aff
Paola Peratello

Notice bibliographique

RevueDigital Medievalist · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueHistorical and Archaeological Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversità degli Studi di Verona
Mots-clésComputer scienceStyle (visual arts)FontFocus (optics)Object (grammar)Class (philosophy)ArtWorld Wide WebArt historyInformation retrievalArtificial intelligenceVisual arts

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent decades scholars started reaching out to advanced imaging technologies to reveal hidden text of manuscripts or to identify features that are undetectable to the naked eye. To this end, Copenhagen, Den Arnamagnæanske Samling, AM 28 8vo, also known as Codex Runicus, one of the most famous and intriguing Danish medieval manuscripts written entirely in medieval runes, underwent multispectral imaging (MSI) and microscopic analysis. AM 28 8vo has been studied, edited and digitized, but no in-depth analysis of material features like erasures, changing of inks, missing or faded portions of texts by means of digital-based methods exists yet. Along with three scribes who wrote the texts, AM 28 8vo also includes a marginal apparatus that carries valuable information on the history of its ownership and its reading by leading Danish philologists. Some inks of both the main text and marginalia are examined here combining MSI and microscopic analyses to understand possible correlations between those who wrote, edited and annotated the texts directly on the manuscript. Finally, this contribution reports on the results of such analyses, taking spectral reflectance as a valid guide in a first attempt of mapping scribal hands, and demonstrates how it can expand our understanding of the manuscript, its production, and its history.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,814
Score d'incertitude au seuil0,506

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,212 · 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 tête enseignante, 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
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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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