Informatisation d’une fouille : réalisation et déploiement du logiciel d’acquisition de données « FrAcTool » (Fressignes Acquisition Tool)
Bibliographic record
Abstract
Depuis maintenant environ trois ans, une équipe pluridisciplinaire du Muséum National d’Histoire Naturelle (M.N.H.N.) travaille à l’informatisation de la fouille et de l’analyse du gisement solutréen de Fressignes (Indre, France). Cette activité pilote est également suivie dans le cadre d’un groupe de recherche, le Projet Collectif de Recherche “Préhistoire de la vallée moyenne de la Creuse”, avec pour objectifs d’étendre ses résultats à d’autres sites de la région Centre.L’été dernier, au cours de la campagne de fouilles 2000, le logiciel d’acquisition “FrAcTool” a été pour la première fois déployé et utilisé par les préhistoriens dans le cadre du relevé du matériel archéologique de Fressignes.Cet article s’attache à décrire les différentes étapes qui ont abouti à la conception et réalisation du logiciel “FrAcTool” et plus particulièrement les réflexions méthodologiques menées relativement aux problématiques d’acquisition, de gestion et d’exploitation de données archéologiques informatisées.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.010 | 0.033 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.008 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".