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Enregistrement W6950451379 · doi:10.5281/zenodo.8072178

Survey Planning, Allocation, Costing and Evaluation (SPACE) Project: Developing a Tool to Help Archaeologists Conduct More Effective Surveys

2024· article· en· W6950451379 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueImage Processing and 3D Reconstruction
Établissements canadiensNova Scotia Community CollegeUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésActivity-based costingQuality (philosophy)SoftwareSample (material)Modular designSpace (punctuation)Transect

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Designing an effective archaeological survey can be complicated and confidence that it was effective requires post-survey evaluation. The goal of SPACE is to develop software to facilitate survey designers’ decisions and partially automate tools that depend on mathematical models so that archaeologists can conduct surveys that accomplish their goals and evaluate their results more easily. We aim for SPACE to be a modular and accessible web-based platform for survey planning and quality assurance, with a “front end” that has a non-threatening, question-and-answer format. Its several interacting modules will ultimately include ones for evaluating visibility, estimating sweep widths and coverage, costing, determining sample sizes, transect and test-pit intervals, allocating effort optimally for stratified samples and predictive surveys, and quality assurance. In this paper, we focus on the module for estimating fieldwalkers’ sweep widths on the basis of “calibrations” on fields seeded with artifacts, while also reviewing the overall structure of the project. Sweep widths are critical for estimating coverage, evaluating survey effectiveness and quality, and planning transect intervals.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,978
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,086
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,254 · 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