MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W6962284881 · doi:10.17026/ar/msjtb6

Wrak op de kaart dankzij AWN Flevoland

2024· dataset· nl· W6962284881 on OpenAlex

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

affAt least one author lists a Canadian institution in the pinned OpenAlex snapshot.

Bibliographic record

VenueDANS Data Station Archaeology · 2024
Typedataset
Languagenl
FieldArts and Humanities
TopicMaritime and Coastal Archaeology
Canadian institutionsKelowna General Hospital
Fundersnot available
KeywordsYield (engineering)Context (archaeology)Land use

Abstract

fetched live from OpenAlex

Dankzij een aanzienlijke financiële bijdrage van AWN Flevoland en de inzet van vrijwilligers, heeft de Rijksuniversiteit Groningen (RUG) belangrijk onderzoek afgerond naar een groot scheepswrak in de Noordoostpolder. Dit wrak, ernstig bedreigd door ploegwerkzaamheden, inklinking van de bodem en degradatie van archeologische materialen, blijkt een koopvaarder uit de vroege achttiende eeuw te zijn, te groot voor de ondiepe Zuiderzee waar het verging. De constructie en aanwezige vondsten duiden op gebruik in open zee. Belangrijke vragen over de datering, het scheepstype, de herkomst, bestemming en de aard van de lading blijven echter onbeantwoord. Yftinus van Popta van de RUG benadrukt het belang van vervolgonderzoek, gezien de slechte conserveringsstaat van het wrak. De urgentie voor een volledige opgraving en gedetailleerde documentatie is hoog, vooral omdat vergelijkbare voorbeelden zeldzaam zijn. Dit onderzoek wordt beschouwd als noodzakelijk om verdere informatie over dit unieke maritieme erfgoed te onthullen.

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.

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Dataset · Consensus signal: Dataset
Teacher disagreement score0.109
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0010.000
Science and technology studies0.0010.005
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0030.008
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0300.033

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 head0.040
GPT teacher head0.290
Teacher spread0.251 · 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