Teaching Digital Byzantine Sigillography: First Experiences and Future Strategies
Notice bibliographique
Résumé
This paper delves into the preliminary results and future initiatives concerning the pedagogical aspects of two funded projects, DigiByzSeal (supported by the Deutsche Forschungsgemeinschaft and the Agence Nationale de la Recherche) and DiBS (funded by the VolkswagenStiftung), which jointly aim to advance the field of Byzantine Sigillography. One of the objectives of these projects that stands out most prominently is the establishment of a sustainable, research-based, digital teaching infrastructure, along with the introduction of innovative pedagogical methods. In this paper, we specifically scrutinize two distinct teaching formats: (1) SigiDoc training weeks, designed to equip experts in Byzantine Sigillography with proficiency in XML and data modelling, and (2) an international seminar centred around the creation of a permanent digital exhibition addressing various facets of Byzantine society through the lens of seals. These instructional approaches present both organizational and conceptual complexities. However, the overarching aim in both cases is to optimize data reuse for sustainability, accessibility, and informed utilization. Furthermore, this paper touches upon the implementation of collaborative digital strategies pertaining to Byzantine artefacts containing textual elements. It underscores the cultivation of interdisciplinary exchanges with the field of Digital Humanities and the integration of globally shared pedagogical concepts within Byzantine Sigillography and Byzantine Studies at large.
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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 | 0,007 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,006 |
| Communication savante | 0,010 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».