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Enregistrement W6906155132 · doi:10.17026/ar/obtgfh

Romeins grijs aardewerk

2024· dataset· nl· W6906155132 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueData Archiving and Networked Services (DANS) · 2024
Typedataset
Languenl
DomaineArts and Humanities
ThématiqueCultural Heritage Materials Analysis
Établissements canadiensKelowna General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEuropean unionPoison controlAir transport

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Begin 2017 initieerde de AWN-afdeling Utrecht een uitgebreid onderzoek naar Romeins grijs aardewerk en de mogelijke oxiderend gebakken varianten onder leiding van voorzitter Henk Rebel. Het project, waaraan negentien leden in vijf deelgroepen deelnemen, richt zich op het determineren van aardewerk uit verschillende categorieën, waaronder Low Lands Ware (LLW), Bataafs Grijs en andere regionaal geproduceerde soorten. Dit onderzoek heeft als doel significante verschillen in samenstelling en herkomst tussen aardewerk van diverse vondstlocaties vast te stellen. Een uitdaging bij het determineren is het ontbreken van een referentiecollectie, wat de vrijwilligers dwingt een eigen collectie op te bouwen. Het determinatieproces wordt bemoeilijkt doordat de kenmerken van de scherven, zoals de aanwezigheid van mica en kwarts, niet altijd duidelijk onderscheid bieden tussen LLW en andere soorten ruwwandig aardewerk. De samenstelling en baktechnieken, die de kleur van het aardewerk bepalen, spelen een cruciale rol in de analyse. De methodiek omvat het microscopisch onderzoeken van baksels en het afnemen van kleine schijfjes van de randscherven met een tegelsnij/zaagmachine voor gedetailleerdere studie. De resultaten van dit onderzoek zullen inzichten bieden over de productietechnieken en -locaties van Romeins aardewerk in Nederland, met speciale aandacht voor de technische en materiële diversiteit binnen de categorieën LLW en Bataafs Grijs. Het project onderstreept het belang van gedegen archeologisch en materieel onderzoek in de bepaling van historische en culturele contexten.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,168
Score d'incertitude au seuil0,563

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0080,003
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1680,070

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,219 · 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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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