Retaining Roots While Hard Pruning Data: Context and Collaboration in Digitisation and Data Modelling in South Asia
Notice bibliographique
Résumé
There are large numbers of published (and unpublished) archaeological sites and monuments in South Asia, but much of the available documentation is not available in a digital format, and paper publication remains the default. Information about archaeological heritage varies in detail, and there is considerable variation in how archaeological sites are documented. This paper explores the work and challenges of the Mapping Archaeological Heritage in South Asia (MAHSA) project in digitising, modelling, re-interpreting, linking, and re-using non-digital archaeological data into a structured and standardised digital format using a common and unique controlled vocabulary, so that it may become findable, accessible, interoperable, and reusable data. Working with partners in South Asia, the MAHSA project is compiling existing and published data (from published documents, reports, and surveys) to be published in an Open Access database (Arches platform), which can be used for research and preservation. New and previously undocumented sites identified through the analysis of historic maps, remote sensing, automated site detection methods, and field documentation will also follow the same data standards and recording methodology. Retaining context while delivering ‘cleaned’ usable data is a key challenge to this type of data modelling, and the meanings of the original source and context are inevitably subject to re-interpretation during this process. The project is working collaboratively between South Asian and international stakeholders, each bringing their own expectations of data use, management, and accessibility, in addition to navigating the post-colonial space in which the project operates. To ensure usability, different use cases scenarios have been identified and are being developed with collaborators and database end-users. We argue that through linking archaeological data to their original sources and following best practices in modelling techniques, we can remain faithful to the original context while incorporating any change and enhancements where data needs to be verified and updated.
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 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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».