Background, role and challenge of digitalization of architectural heritage
Bibliographic record
Abstract
Sin duda, el uso de herramientas digitales en la documentación del patrimonio arquitectónico ha revolucionado la forma en la que sitios históricos son identificados, difundidos y valorizados virtualmente. Sin embargo, estas nuevas oportunidades conllevan nuevos desafíos para garantizar la exactitud científica y la fiabilidad de la información utilizada para documentar y proteger los sitios patrimoniales a largo plazo y así poder garantizar que estos registros se transmitan y se mantengan para usos futuros.Esta contribución no solo está destinada a subrayar los desafíos, sino también a ofrecer opciones, teniendo en cuenta la noción de requisitos para la eficacia y la forma de captar y difundir el conocimiento de los bienes patrimoniales. Estos objetivos serán alcanzados teniendo como punto de partida las necesidades del sitio desde un enfoque integral y participativo, centrado en la importancia de la información para comprender el significado y su integridad. En este sentido es fundamental también poder evaluar el radio de deterioro causado por perturbaciones/amenazas y riesgos potenciales a dichos recursos culturales. En cuanto a patrimonio cultural, el énfasis de este trabajo es dado a los edificios históricos y sitios arqueológicos.
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.001 |
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".