MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W6962381458 · doi:10.17026/ar/jsvgpn

Onderzoek Romeins grijs aardewerk in Kromme Rijngebied

2024· dataset· nl· W6962381458 on OpenAlexaff

Bibliographic record

VenueData Archiving and Networked Services (DANS) · 2024
Typedataset
Languagenl
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicRice Cultivation and Yield Improvement
Canadian institutionsKelowna General Hospital
Fundersnot available
KeywordsQualitative analysisStatistical analysis

Abstract

fetched live from OpenAlex

Het Kromme Rijngebied, tot nu toe weinig onderzocht voor Romeins grijs aardewerk, staat centraal in een nieuw onderzoeksproject, gesteund door het Archeologiefonds van de AWN. Dit project, geleid door Henk Rebel van AWN-afdeling Utrecht, richt zich op de studie van Low Lands Ware 1, Bataafs grijs, en andere regionale bakselsoorten, met als doel bij te dragen aan het landelijke archeologische onderzoek naar deze aardewerksoorten. Het biedt leden de kans om mee te werken aan wetenschappelijk onderzoek. De AWN-afdeling Utrecht is actief in het selecteren, benoemen, en catalogiseren van Romeins aardewerk, waarbij determinatieproblemen van grijs en oranje/rood aardewerk aanleiding geven tot nader onderzoek. Dit project zal zich richten op het nader onderzoeken en classificeren van Romeins grijs aardewerk in het Kromme Rijngebied, gebruikmakend van recente ontwikkelingen in bakselonderzoek. Het onderzoek beoogt de aanwezigheid, aantallen, en percentages van verschillende soorten grijze baksels vast te stellen, inclusief LLW 1 en Bataafs Grijs, en verschillen in baksel tussen locaties te onderzoeken. Het project heeft al brede steun en interesse gewekt binnen de archeologische gemeenschap, inclusief bijdragen van academici en AWN-leden met diverse expertises. Dit benadrukt de mogelijkheid van wetenschappelijk verantwoord onderzoek door vrijwilligers en de waarde van samenwerking binnen de archeologie.

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 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), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Dataset · Consensus signal: Dataset
Teacher disagreement score0.175
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0030.003
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.001

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.

Opus teacher head0.028
GPT teacher head0.255
Teacher spread0.227 · 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 teacher head, not a consensus.

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 routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueData Archiving and Networked Services (DANS)Same topicRice Cultivation and Yield ImprovementFrench-language works237,207