3D characterization of the Mila 18 archaeological site in Warsaw, Poland: From imaging to excavation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Archaeological site investigations in urban environments are often beset with challenges such as (1) an absence of buried artifacts due to recent disturbance from infrastructure development or (2) community concerns about potential site impacts from excavations. Noninvasive geophysical surveys that use a combination of methods can help mitigate the risks of uncertain outcomes by identifying areas where culturally significant features are more likely to be uncovered. We show how new technology and traditional geophysical survey methods were used to characterize the subsurface of the Mila 18 Memorial site in Warsaw, Poland. This site is one of the most important places of remembrance for the Holocaust and coincides with the location of an underground bunker that was used by Jewish resistance groups during the 1943 Warsaw Ghetto Uprising. In this case study, we showcase the use of drone multispectral imaging and handheld lidar scanning in conjunction with other geophysical techniques including electrical resistivity tomography, ground-penetrating radar, magnetic gradiometer, twin-probe resistance, and fixed-frequency electromagnetic surveying. The geophysical results were included in an interactive 3D site model to help identify a suitable site for excavation. To document the excavation and to validate and further interrogate the geophysical survey results, we used lidar-based photo-textured scans of the excavation that were incorporated into the 3D site model.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».