Bibliographic record
Abstract
Eerder dit jaar werd de AWN geïnformeerd over een mogelijke opgraving op de locatie van de afgebrande monumentale boerderij de Croesen in Maarssen, een voormalig rijksmonument. Ondanks de afwezigheid van verplicht archeologisch onderzoek op deze locatie, toonde de eigenaar interesse in de ondergrondse resten. De AWN organiseerde snel een opgraving met beperkte middelen, ondersteund door een onderkomen, een dixie, en een graafmachine gefaciliteerd door bouwkundige Jan van Dijk. Tijdens de opgraving, ondersteund door professionals van de Omgevingsdienst Regio Utrecht en Landschap Erfgoed Utrecht, werden meerdere historische structuren blootgelegd, waaronder plavuizen vloeren en onbekende muren die wijzen op meerdere bouwfases van de boerderij. Een bijzondere vondst was een afvalkelder met 110 kilo materiaal, waaronder scherven van een Chinees theepotje uit Yixing-klei. De opgraving leverde rijke inzichten op in de historische ontwikkeling van de site, die mogelijk een middeleeuwse voorganger heeft. De vondsten zijn overgebracht naar de ArcheoHotspot in het Castellum in De Meern voor verdere verwerking en tentoonstelling.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.011 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.071 | 0.014 |
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".