Most, the Town that Moved: Coal, Communists and the 'Gypsy Question' in Post-War Czechoslovakia
Notice bibliographique
Résumé
Abstract As Czechoslovakia's communist planners continually increased norms for power and coal production in the 1950s through 1970s, the sprawling surface mines of the north Bohemian brown coal basin expanded voraciously, swallowing 116 villages and parts of several larger cities by 1980. Infamously, the entire historic centre of Most was obliterated in order to expose over 85 million tons of coal. Planners envisioned a new city of Most as a model of socialist modernity. Deriding Most's old town as a decaying capitalist relic, officials lauded New Most's spacious and efficient prefabricated high-rises. Adding to the contrast, the majority of Old Most's remaining inhabitants by 1970 were Roma (Gypsies). For communists, the Roma evoked an old order of segregation, class oppression and bad hygiene. By relocating Roma to modern housing, they could 'liquidate once and for all the Gypsy problem'. This article examines the rhetorics of modernity employed as communists sought to 'solve' intertwined coal, gypsy and housing 'problems' in the city of Most. At the crossroads of several related modernising projects in the twentieth century, Most provides insight into connections between ethnic cleansing, social and environmental engineering and urban planning.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,024 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».