Conservation : principles, dilemmas and uncomfortable truths
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Jonathan Ashley-Smith, formerly V&A Museum Erica Avrami, World Monuments Fund Zuzana Bauerova, Cultureplus Ltd Isabelle Brajer, National Museum of Denmark Simon Cane, Birmingham Museums and Art Gallery Chris Caple, University of Durham Miriam Clavir, Museum of Anthropology at the University of British Columbia Helen Clifford, University of Warwick Dinah Eastop, Textile Conservation Centre, University of Southampton Jim Enote, A:shiwi A:wan Museum and Heritage Center / Mountain Institute Tina Fiske, University of Glasgow Cathleen Hoeniger, Queen's University Canada Jukka Jokilehto, formerly ICCROM and ICOMOS Marian A. Kaminitz, National Museum of the American Indian Jonathan Kemp, V&A Museum Harvey Molotch, New York University Salvador Munoz Vinas, Universidad Politecnica de Valencia Elizabeth Pye, University College London Curtis Quam, A:shiwi A:wan Museum and Heritage Center Jonathan Ree, freelance philosopher and historian Marcelle Scott, University of Melbourne Catherine Smith, University of Otago Nicholas Stanley-Price, formerly ICCROM Jill Sterrett, San Francisco Museum of Modern Art W. Richard West, Jr., Founding Director Emeritus, National Museum of the American Indian Glenn Wharton, Museum of Modern Art Eileen Yatsattie, Potter
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,000 |
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 découle