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Enregistrement W7136000673

The Effect of Media on the Protection of Cultural Heritage: A Case Study of the Jewish Museum in Prague

2017· dissertation· cs· W7136000673 sur OpenAlexaboutno aff
Tereza Aster Vágnerová

Notice bibliographique

RevueDigital Repository (National Repository of Grey Literature) · 2017
Typedissertation
Languecs
DomaineArts and Humanities
ThématiqueMuseums and Cultural Heritage
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésJudaismJewish cultureGuardianCultural heritageQuarter (Canadian coin)Jewish identityThe HolocaustState (computer science)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Jewish Museum in Prague was founded in 1906, and it counts among the oldest Jewish museums in Europe. Visited by more than half a million people every year, it is one of the most visited museums in Prague. The former Jewish Quarter of Prague, where the museum is situated, was entered on the UNESCO World Heritage List in 1992. The museum administers four historical synagogues, a Ceremonial Hall, the Old Jewish Cemetery, a number of depositories and archives, the Robert Guttmann Gallery, and a library with a multimedia center. This specialized Jewish studies library owns a rich book and archive fund, which contains more than 130,000 volumes about the history and culture of the Jews. Most Judaica and other items in the collection come from the property of Jewish communities and families murdered in the Holocaust. Therefore, the collection tells a lot about the history, traditions and customs of the Jewish inhabitants of Bohemia and Moravia. The above facts make the museum a guardian of not only Czech, but also of international cultural heritage. The year 1994 was a turning point for the Jewish Museum in Prague - it was the year when all the buildings of the museum were returned by the state to the Federation of Jewish Communities in the Czech Republic. The museum thus became a non-government...

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,101

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0160,007
Communication savante0,0090,004
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,233 · 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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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