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Enregistrement W4399723532 · doi:10.32920/26052568.v1

A 4D Decentralized Spatiotemporal Mirror World: Building a Conceptual Model of Cultural Heritage Resilience Through the Integration of Co-creation, Gamification, Tokenization, and the Metaverse

2024· preprint· en· W4399723532 sur OpenAlexaff
Alice Yu-Chen Chien

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
Thématique3D Surveying and Cultural Heritage
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésResilience (materials science)Lexical analysisConceptual modelCultural heritageComputer scienceMetaverseHuman–computer interactionArchitectural engineeringKnowledge managementEnvironmental resource managementSociologyGeographyEngineeringArtificial intelligenceVirtual realityPhysicsEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Heritage assets, such as historic buildings and archaeological sites, are prone to the cycle of changes, threatened by man-made and natural hazards.As such, resilient policies, which minimize the period of recovery/restoration, after the loss of heritage assets, are often based on the digitization of cultural goods. However, due to inadequate funding, lack of specialized personnel, and time constraints, the likelihood of such recovery measures has been limited. Supported by the case study research model, this research aims to minimize the effects of such limitations by constructing a conceptual model of a 4D decentralized spatiotemporal Mirror World. The platform allows for global collaboration in digitizing the past, present, and future of our urban environment through personally own mass media devices. By incorporating NFT-based mechanisms, such as ownership and play-to-earn, contributors will remain as the sole creator of the submitted photo/data while potentially generating forms of profit through gamified contributions.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,009
Communication savante0,0090,013
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,260 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
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