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Enregistrement W7109794260 · doi:10.55981/purbawidya.2025.12215

Pemetaan Tiga Dimensi Gua Aul Di Desa Cikupa-Ciamis, Jawa Barat Menggunakan Terrestrial Laser Scanner (TLS)

2025· article· W7109794260 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevuePURBAWIDYA Jurnal Penelitian dan Pengembangan Arkeologi · 2025
Typearticle
Langue
DomaineEarth and Planetary Sciences
Thématique3D Surveying and Cultural Heritage
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCultural heritageDocumentationCaveGeospatial analysisGeomaticsLaser scanningPhotogrammetry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examines the potential of Terrestrial Laser Scanner (TLS) technology in documenting and understanding the characteristics of cave spaces as part of geospatial and cultural heritage. The study was conducted in Aul Cave, West Java, as part of efforts to preserve and interpret underground spaces through a digital spatial approach. Using the Trimble X7 TLS, this research produced a comprehensive three-dimensional representation of the cave structure, including its geometric shape and surface characteristics. The analysis focused on the differences in material properties between natural elements such as stalactites and rock walls, and artificial materials such as cement and paving blocks, based on laser reflection intensity values. Through this approach, the study not only provides precise visual documentation but also opens up possibilities for interpreting the function of cave spaces and indications of past human activity. The results of the study show that TLS is not only effective as a documentation tool but also relevant as a spatial analysis method in archaeological, geospatial, and cultural heritage preservation studies. This approach is expected to encourage broader utilization of digital technology in spatial-based research and the preservation of underground cultural heritage.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,223 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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