KONSERVASI PREVENTIF LUKISAN KOLEKSI \nMUSEUM ISTANA KEPRESIDENAN YOGYAKARTA
Notice bibliographique
Résumé
Museum Istana Kepresidenan Yogyakarta sebagai lembaga kenegaraan \nmemiliki fungsi untuk melindungi, mengembangkan, dan memanfaatkan koleksi \nyang dimiliki. Melindungi koleksi dapat dilakukan dengan kegiatan konservasi \npreventif. Konservasi preventif merupakan tindakan untuk mencegah dan \nmeminimalisir kerusakan atau kerugian di masa mendatang dengan cara \nmengontrol berbagai faktor deteriorasi objek koleksi, yang mana objek pada \npenelitian ini adalah lukisan. \nPenelitian ini bertujuan untuk mengetahui bagaimana praktik konservasi \npreventif lukisan di Museum Istana Kepresidenan Yogyakarta. Metode pendekatan \nyang digunakan adalah deskriptif-analisis dan evaluasi. Peneliti mengumpulkan \ndata terkait konservasi preventif lukisan melalui observasi, wawancara, dan studi \ndokumentasi. Data yang telah terkumpul kemudian dianalisis untuk mencari pola \numum konservasi preventif. Dari pola umum tersebut, dilakukan analisis \nmenggunakan teknik komparasi data. \nHal ini dilakukan untuk membandingkan praktik konservasi preventif yang \ntelah dilakukan Museum Istana Kepresidenan Yogyakarta dengan standar \nkonservasi yang telah ditetapkan oleh kemensetneg dan Canadian Conservation \nInstitute. Dari hasil penelitian, ditemukan bahwa praktik konservasi lukisan di \nMuseum Istana Kepresidenan Yogyakarta telah sesuai dengan standar pelayanan \nyang diacu. Akan tetapi masih ditemukan beberapa kerusakan yang disebabkan oleh \nfaktor deteriorasi seperti faktor inherent vice dan faktor elemen iklim. Oleh karena \nitu perlu dilakukan evaluasi kembali terhadap standar pelayanan yang telah \nditetapkan sebagai pedoman praktik konservasi preventif lukisan.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,039 | 0,007 |
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 ».