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Enregistrement W2094943478 · doi:10.1177/0022009414564802

At the Intersection of Modernities: Migrants as Agents of Economic and Cultural Change

2015· article· en· W2094943478 sur OpenAlexaff
Evgeny Efremkin

Notice bibliographique

RevueJournal of Contemporary History · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCommunism, Protests, Social Movements
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésModernization theoryModernityState (computer science)ImmigrationEthnic groupPolitical scienceSocial changePolitical economyEconomic historyDevelopment economicsSociologyEconomyHistoryLawEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article analyzes the infusion of North American ideas, culture and experience into the Soviet society, and depicts immigrants as agents of social and cultural change. Having embodied North American representations of modernity, they introduced new working methods, values and routines, as well as novel forms of labor organization to Soviet Karelia. With the help of imported machinery, tools, and equipment, immigrants drastically increased the production rates at Karelia’s industries. Glorified and publicized by the Karelian government and the media, their labour shops, and farm communes became models to be emulated in Karelia and throughout the Soviet Union. North American Finns also came to play an important part in Soviet elites’ attempt to modernize the Soviet society, both economically and culturally. Although they were agents of cultural and technological change in their own right, immigrants’ social and ethnic identities were subsumed and appropriated by the Soviet state and Karelia’s cultural producers in attempts to promote a Soviet version (an alternative) of economic and cultural modernity. Their physical and intellectual movement across national borders shaped and reconstituted the Soviet path to modernization, even if for a short period of time. In the process, concepts of the local, the national and the modern (that is, the global), became increasingly entangled.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0130,021
Communication savante0,0070,006
Science ouverte0,0000,007
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,240
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,115 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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