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Enregistrement W7117139420 · doi:10.1080/14655187.2025.2595247

Digital Archaeology at the Edge: Sharing Heritage Through Archaeogaming on the Lower North Shore

2025· article· en· W7117139420 sur OpenAlexaffabout
Diane Martin-Moya, Manek Kolhatkar

Notice bibliographique

RevuePublic Archaeology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHistorical and Cultural Archaeology Studies
Établissements canadiensUniversité de SherbrookeUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésShoreMaritime archaeologyCultural heritagePrehistoric archaeologyCultural heritage managementHistorical archaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Lower North Shore (Eastern Quebec) raises key concerns for local Innu and Settler ‘Coaster’ communities: (i) the loss of oral traditions and collective memories as Elders pass away; (ii) younger generations leaving due to limited professional opportunities; and (iii) the lack of regional follow-up after archaeological fieldwork with the displacement of their heritage to central repositories. In 2021, public photogrammetry and archaeogaming workshops were organized to explore how archaeology could contribute to regional cultural, educational, and economical development. Two interactive environments were developed to demonstrate in concrete terms how digital archaeology and archaeogaming could help showcase the region’s heritage and build local and sustainable skills while also allowing for the collaborative interpretation of data and construction of narratives. Initial interest led to a 2022 phase where we began developing a collaborative digital platform and extracurricular activities to allow students to digitize artefacts and collect their Elders’ stories. It also raised issues regarding whose voices are prioritized, how conflicting narratives are reconciled, and who holds ownership over digital heritage in the capitalist and colonial frameworks Quebecois archaeology operates in.

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)0,001
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: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,125
Score d'incertitude au seuil0,252

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0110,005
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,245 · 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'étudeQualitatif
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'admission2
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