Condition Recording for the Conservation and Management of Large, Open-Air Sites: A GIS-Based Approach
Notice bibliographique
Résumé
This paper was delivered at the 107th Annual Meeting of the Archaeological Institute of America, Montreal, Canada on January 8, 2006, as part of a panel on conservation in Ukraine organized by ICA. The importance of condition recording has been given particular emphasis in recent years in the discussion of conservation and management planning for archaeological sites. The initial assessment and recording of a site’s current conditions is a fundamental first step in any conservation project. It provides a base-line of information about the material make-up of the site, its current level of deterioration, and the extent and nature of previous interventions, thus enabling intelligent budgeting and planning decisions and identifying priorities for the development of a sensible conservation plan. Unfortunately, however, thorough condition recording can be a daunting, if not impossible, task at large, complex archaeological sites. Systematic and detailed condition surveys are seldom undertaken on large archaeological sites due to the level of human resources required to collect the data and the problems involved in managing and accessing these data in a way that allows meaningful conclusions to be formed. In order to address this challenge at Chersonesos – a large, multi-phase site in Crimea, Ukraine – a GIS-based condition recording system was developed by a joint team from the University of Texas at Austin Institute of Classical Archaeology and the National Preserve of Tauric Chersonesos. This paper presents a detailed overview of the recording system, presents the results of a test season implementing it in the ancient city center of Chersonesos, and discusses its merits as a model for condition recording and long-term monitoring for complex, open-air sites.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».