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Enregistrement W4415586915 · doi:10.21083/crrf.v34i1.7793

Heritage NL Craft at Risk List 2021

2025· article· W4415586915 sur OpenAlexaffabout
Terra Barrett, Katie Crane, Rachel Green, Gilbert Dale Jarvis, Michael R. Philpott

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Canadian Rural Revitalization Foundation · 2025
Typearticle
Langue
DomaineArts and Humanities
ThématiqueCrafts, Textile, and Design
Établissements canadiensNewfoundland and Labrador Arts Council
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCraftIndustrial heritageCultural heritageLimitingCultural heritage managementState (computer science)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Newfoundland and Labrador (NL) is known for its traditions, heritage skills, arts, and crafts. Concerned about the loss of traditional know-how, Heritage NL is working to document crafts at risk and to develop ways to encourage knowledge mobilization and the sharing of heritage skills. In 2019, the Heritage Craft at Risk Survey identified which crafts are most at risk of disappearing. Through the survey, organizers asked craft producers, makers, and builders to provide feedback on the current state of the heritage craft they were most familiar with. The survey covered topics such as the number of makers currently practising specific skills, and issues limiting the health of crafts.The Craft at Risk List is a joint project of Heritage NL and Craft Council of Newfoundland and Labrador, that developed as a result of this survey. It ranks heritage crafts from currently viable to extinct and provides recommendations for the industry. One of these recommendations that Heritage NL is currently piloting is a Mentor-Apprentice program that allows deep learning of endangered skills for economic development. This poster will present an overview of the research that went into the Craft at Risk List 2021, and discuss why the Mentor-Apprentice Program was developed.

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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,288
Score d'incertitude au seuil0,964

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0050,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2880,058

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,211 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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