Anatomy of Denial: Manipulating Sources and Manufacturing a Rebellion
Notice bibliographique
Résumé
Turkey’s and Sudan’s governments use similar genocide denial tactics. This article, by closely examining Turkey’s tactic of claiming an Armenian rebellion, can help scholars combat similar claims by Sudan. Deniers claim the Armenian Revolutionary Federation (ARF) fomented a rebellion, but they elide the fact that Turkey’s ruling party tried to recruit the ARF to form a fifth column behind Russian lines. They also dismiss as a subterfuge the ARF World Congress decision that Ottoman and Russian Armenians must join their respective armies. These authors ignore multiple sources describing the interparty negotiations but base their positions on a book by Esat Uras, a perpetrator of the genocide, which created the template for denial. Deniers also distort the formation of volunteer regiments in the Russian army, made up predominantly of Russian Armenians, into a mass movement of Armenians deserting the Ottoman army to conduct guerilla warfare. The evidence for these false claims consists of a single Ottoman intelligence report and distortions of Armenian sources. But the internal deliberations of the ARF show no evidence of a conspiracy with Russia.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,027 |
| Communication savante | 0,009 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».