KONSERVASI PREVENTIF LUKISAN KOLEKSI \nMUSEUM ISTANA KEPRESIDENAN YOGYAKARTA
Bibliographic record
Abstract
Museum Istana Kepresidenan Yogyakarta sebagai lembaga kenegaraan \nmemiliki fungsi untuk melindungi, mengembangkan, dan memanfaatkan koleksi \nyang dimiliki. Melindungi koleksi dapat dilakukan dengan kegiatan konservasi \npreventif. Konservasi preventif merupakan tindakan untuk mencegah dan \nmeminimalisir kerusakan atau kerugian di masa mendatang dengan cara \nmengontrol berbagai faktor deteriorasi objek koleksi, yang mana objek pada \npenelitian ini adalah lukisan. \nPenelitian ini bertujuan untuk mengetahui bagaimana praktik konservasi \npreventif lukisan di Museum Istana Kepresidenan Yogyakarta. Metode pendekatan \nyang digunakan adalah deskriptif-analisis dan evaluasi. Peneliti mengumpulkan \ndata terkait konservasi preventif lukisan melalui observasi, wawancara, dan studi \ndokumentasi. Data yang telah terkumpul kemudian dianalisis untuk mencari pola \numum konservasi preventif. Dari pola umum tersebut, dilakukan analisis \nmenggunakan teknik komparasi data. \nHal ini dilakukan untuk membandingkan praktik konservasi preventif yang \ntelah dilakukan Museum Istana Kepresidenan Yogyakarta dengan standar \nkonservasi yang telah ditetapkan oleh kemensetneg dan Canadian Conservation \nInstitute. Dari hasil penelitian, ditemukan bahwa praktik konservasi lukisan di \nMuseum Istana Kepresidenan Yogyakarta telah sesuai dengan standar pelayanan \nyang diacu. Akan tetapi masih ditemukan beberapa kerusakan yang disebabkan oleh \nfaktor deteriorasi seperti faktor inherent vice dan faktor elemen iklim. Oleh karena \nitu perlu dilakukan evaluasi kembali terhadap standar pelayanan yang telah \nditetapkan sebagai pedoman praktik konservasi preventif lukisan.
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 | 0.003 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.039 | 0.007 |
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".