First steps towards a workflow for 3D-models based on IIIF
Notice bibliographique
Résumé
Images play an important role in archaeological research and the 3D medium is becoming increasingly popular: 3D scans of archaeological objects, geo-referenced 3D scans of structures, e.g. tombs, or reflectance transformation imaging (RTI) are increasingly likely to form one part of the digital data created in research projects or by cultural heritage institutions. 3D offers many application possibilities that can contribute significantly to knowledge acquisition. Very often, however, the resulting files are extremely large and not really suited for smooth display. The situation is further complicated by the fact that there is still no real standard for both long-term storage and dissemination of 3D images. For a data repository such as the Swiss National Data and Service Center for the Humanities (DaSCH) which provides a “living archive” where data can be accessed and searched directly by humans as well as by machines, 3D images pose a series of questions and challenges. The original 3D-models are often several gigabytes large and their key features, the geometry, texture and possibly also animation, may come in separate files. How can such data be archived properly? Which non-proprietary formats can or should be accepted? To achieve interoperability and enable annotation, the goal is to have a type of IIIF dissemination. How can this be achieved from the original 3D-models? What open source 3D-viewer should be implemented in web applications? In order to achieve the long-term goal of proper archiving of the original file(s) on the one hand, and the provision of a lightweight, interoperable, viewable and annotatable version of the 3D-model in the web application on the other hand, a process needs to be established that can be automated. I will present our first attempts of establishing such a workflow. References DaSCH Service Platform (DSP): https://www.dasch.swiss/platformcharacteristics IIIF: https://iiif.io/ IIIF 3D Technical Specification Group : https://iiif.io/community/groups/3d/tsg/ IIIF-Prezi3: https://github.com/iiif-prezi/iiif-prezi3
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,020 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,015 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,051 | 0,066 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».