RESEARCH IN 3D ACQUISITION AND MODELLING METHODOLOGIES
Bibliographic record
Abstract
Durante la attività di ricerca dal titolo NautiShape, svolta presso il Politecnico di Milano in collaborazione tra il Dipartimento INDACO del Politecnico di Milano e l’azienda nautica Nautivela S.r.l. di Milano, finanziata da un assegno di ricerca annuale all'interno del progetto IGENIO - Regione Lombardia, sono state affrontate alcune fasi di sperimentazione sulle tecniche di acquisizione tridimensionale che hanno reso necessario e giustificato il progetto di mobilità formativa, con uno stage in Canada presso l’ente NRC-VIT, ente riconosciuto a livello mondiale per i risultati conseguiti in tale campo. L'esperienza condotta ha consentito uno scambio e un arricchimento enorme, considerando l'importanza del gruppo di ricerca a livello scientifico, potendo analizzare nel dettaglio alcuni aspetti del rilievo 3D e raccogliendo, sotto la guida di Angelo Beraldin, le informazioni utili sia per completare l’esperienza formativa iniziata nell’ambito del dottorato, sviluppare le metodologie di lavoro mancanti per la conclusione del progetto NautiShape e iniziare a raccogliere dati utili per la pubblicazione di un libro futuro nell'ambito della acquisizione 3D e modellazione.
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 | 0.008 | 0.018 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.004 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.010 |
| Open science | 0.004 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.005 |
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".