Burning the Grassroots: Chen Boda and the Four Cleanups in Suburban Tianjin
Notice bibliographique
Résumé
Abstract
 Chen Boda's four cleanups model in Xiaozhan, a marshy area southeast of Tianjin, was as important as Wang Guangmei's Taoyuan brigade in 1964, but is less well known. As Chairman Mao's top theorist and the editor of Red Flag, Chen Boda enjoyed support from Mao and Liu Shaoqi as he uncovered evidence of 'revisionism' in Tianjin's south suburbs. Chen's claims led to a witch-hunt that killed tens of people and tortured and imprisoned many others. Beyond Tianjin, the 'Xiaozhan experience' was promoted as a successful 'power seizure' in a central document circulated nationwide in October 1964. The document pushed the socialist education movement in a more radical direction, causing the downfall of rural cadres across China. This article draws upon archival sources, memoirs, and interviews to detail Chen Boda's contentious interactions with Tianjin officials and suburban villagers. Chen allowed the four cleanups to turn brutal in Xiaozhan, and his vision of a rural China dominated by class enemies differed from what work team members experienced. Ironically, in order to keep the Xiaozhan experience from falling apart, Chen had to resort to methods similar to those used by the village cadres he had recently overthrown. Chen Boda's meddling in Xiaozhan reveals considerable diversity—and indeed, confusion—in how top leaders interpreted and carried out Mao's shifting plans for the countryside during the four cleanups. This confusion led to disastrous outcomes for rural residents.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».