MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W6906218090 · doi:10.17026/ar/3dj0ne

Op zoek naar Hamaland

2024· dataset· nl· W6906218090 on OpenAlexaffabout

Bibliographic record

VenueData Archiving and Networked Services (DANS) · 2024
Typedataset
Languagenl
FieldComputer Science
TopicImage Processing and 3D Reconstruction
Canadian institutionsKelowna General Hospital
Fundersnot available
KeywordsQuarter (Canadian coin)DonkeySignificant difference

Abstract

fetched live from OpenAlex

AWN Afdeling 18 (Zuid-Salland, IJsselstreek, Oost-Veluwezoom) blijft actief zoeken naar de grenzen van het historische graafschap Hamaland, dat al in de negende eeuw in geschreven bronnen wordt genoemd. Eerdere vondsten op een akker in Empe dateerden niet verder terug dan de veertiende eeuw, wat te jong is voor Hamaland. Recent heeft de afdeling echter hoopgevende vorderingen gemaakt. Vrijwilligers hebben vondsten verzameld op een akker bij Terwolde, die nu zijn gewassen, geteld, gewogen, en deels gefotografeerd. Voor datering is hulp ingeroepen van Emile Mittendorff (Archeologie Deventer), die veel van de Pingsdorf-scherven dateerde in de tweede helft van de tiende en elfde eeuw, met enkele oudere scherven uit het eind van de negende of begin tiende eeuw. De bewoning lijkt te eindigen aan het begin van de veertiende eeuw. Een bijzondere vondst op dezelfde akker is een zilveren denier, geslagen in Deventer tijdens de regeerperiode van Hendrik II (1002-1024), vergelijkbaar met munten geslagen door Adela van Hamaland (973-1018). Dit brengt het onderzoek dichter bij Hamaland. Ook zijn meer dan honderd rolletjes lood van 1,5 tot 4 centimeter lang gevonden, waarschijnlijk gebruikt als netverzwaring, vergelijkbaar met vondsten uit Dorestad. De afdeling overweegt XRF-metingen uit te voeren op eerder gevonden glasmateriaal en slakachtig materiaal, in samenwerking met de RCE.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Dataset · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.222
Threshold uncertainty score0.743

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0030.002
Scholarly communication0.0050.002
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.2220.046

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.

Opus teacher head0.015
GPT teacher head0.251
Teacher spread0.237 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreDataset

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".

Quick stats

Citations0
Published2024
Admission routes2
Has abstractyes

Explore more

Same venueData Archiving and Networked Services (DANS)Same topicImage Processing and 3D ReconstructionFrench-language works237,207