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Enregistrement W2074246403 · doi:10.1111/0145-2096.00294

The Cold War: How the Winner Won

2001· article· en· W2074246403 sur OpenAlexaboutno aff
Steven L. Rearden

Notice bibliographique

RevueDiplomatic History · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVietnamese History and Culture Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVictoryDemiseIdeologyMarshall PlanPolitical scienceCold warPoliticsSoviet unionCompetition (biology)Economic historyLawWorld War IIPolitical economyHistorySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Cold War ended ten years ago, but the debate over how the West won continues unabated. Did the Soviet Union collapse from its own internal stresses and strains, giving the West its victory more or less by default? Or did pressures from the West, chiefly the United States, bring about the Soviet regime’s demise? Until recently attention has focused on how economic, military, and diplomatic competition between East and West brought the Soviet Union down. Now, with a growing abundance of reliable documentation on the murkier aspects of the Cold War – the political warfare and covert propaganda side –reassessments are starting to emerge. Three new books, each with a distinct point of view, explore these issues and come up in some cases with engaging findings. Freedom’s War: The American Crusade Against the Soviet Union by Scott Lucas, head of American and Canadian studies at the University of Birmingham, England, is by far the most ambitious of the three, but also the most disappointing. Despite the book’s title, it treats a limited period of less than ten years (1947–1956) and deals only with the development of what the author calls U.S. “ideological” warfare. The definition he applies, as it emerges from the text, seems to be something akin to a Kulturkampf, although the focus of Lucas’s inquiry is policy and its implementation rather than the history of ideas.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,089

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0110,013
Communication savante0,0180,012
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,002

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,225 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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