Burgerwetenschap in de Gelderse archeologie
Bibliographic record
Abstract
<p>Burgerwetenschap of citizen science is een wetenschappelijke onderzoeksmethode die in de afgelopen jaren steeds populairder is geworden, zowel onder burgers als onder wetenschappers. Bekende voorbeelden zijn vogeltelprojecten en de nationale bijentelling.1 Ook in de archeologie wordt gebruikgemaakt van burgerwetenschap.2 Tegelijkertijd bestaat er veel verwarring over wat nu precies als burgerwetenschapsonderzoek kan worden gezien en wordt de term regelmatig oneigenlijk gebruikt. In dit artikel gaan wij dieper in op de principes en voorwaarden van burgerwetenschap met de archeologie als voorbeeld. Bovendien beschrijven we de verschillen en overeenkomsten met andere veelgebruikte methoden als crowdsourcing, publieksarcheologie, burgerparticipatie en community archaeology. Vervolgens bespreken wij enkele voorbeelden van burgerwetenschap, publieksarcheologie en crowdsourcing in de Gelderse archeologie. Tot slot gaan we dieper in op een voorbeeld van een archeologisch burgerwetenschapsproject, te weten Erfgoed Gezocht, en bespreken aan de hand van dit onderzoek een aantal principes en voorwaarden die van toepassing zijn op alle burgerwetenschapsprojecten.</p>
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 0.001 |
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.
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".