A Systems-Thinking Model of Data Management and Use in US Archaeology
Notice bibliographique
Résumé
Overview Archaeology in the United States is caught in a “curation crisis” (Childs 1995; Childs and Warner 2019; Marquardt et al. 1982; SAA Advisory Committee on Curation 2003; Trimble and Marino 2003) and a “digital data crisis” (or “deluge”) more specifically (Bevan 2015; Clarke 2015; Kansa and Kansa 2021; Katsianis et al. 2022; Kersel 2015; McManamon et al. 2017:239–240; Rivers Cofield et al. 2024). Recent estimates suggest that, collectively, over 1.4 billion dollars are spent annually to support archaeological work that is mandated by federal law (SRI Foundation 2020). Although substantial efforts are underway to generate and provide mechanisms for managing, curating, and sharing the resultant digital data, we suggest that a critical step that has yet to be taken is to describe and visualize the components, connections, and causal dynamics of the US digital data system as it currently functions. Here, we specifically apply a “systems thinking” approach to produce such a high-level model of this system. We argue that understanding and visualizing this system will help us all “think bigger” (Heilen and Manney 2023); identify sources of knowledge, opportunities for critical analysis, collaboration, and capacity building; and increase much-needed archaeological digital literacy (Kansa and Kansa 2022). We conceptualize this as bringing “equilibrium” to the system, and in this article, we make several suggestions on how to bring this about. These insights can enable practitioners to better understand their roles in and contributions to the overall system and to evaluate efforts to improve data sharing, management, and curation practices not only within their organizations and departments but beyond.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,019 |
| Communication savante | 0,013 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».