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Enregistrement W2185885773 · doi:10.1017/cbo9780511576591.011

Holocaust Survivors in the United States and Israel

2009· book-chapter· en· W2185885773 sur OpenAlexaboutno aff
Gene A. Plunka

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2009
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueJewish and Middle Eastern Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThe HolocaustHolocaust survivorsHistoryGenealogyPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

About half of the Jewish survivors (120,000) interned in Displaced Persons camps in Germany, Austria, and Italy after the liberation emigrated to Palestine, which was to become Israel in May 1948; another 80,000 to 90,000 of those interned went to the United States. After the war, approximately 140,000 survivors fled to the United States while nearly 350,000 embarked for Palestine. A large majority of the remaining Jews, which represented a small portion of the total number of survivors, emigrated to Canada, Australia, South Africa, or Argentina. Most survivors suffered from depression and anxiety, as well as various psychological and psychosomatic disorders resulting from the traumas associated with the Holocaust–a subject that will be examined in chapter 12. This chapter will focus on the plays that probe the difficulties that survivors had in adjusting to their new lives in the United States (Barbara Lebow's A Shayna Maidel) and the problems that Sabra Jews (native-born Israelis) had in accepting Old World Diaspora Jews into Israeli culture (Leah Goldberg's Lady of the Castle and Ben-Zion Tomer's Children of the Shadows ). Survivors who emigrated to the United States, many of them suffering from severe psychological trauma, had to accommodate to a much more complex lifestyle, learn a foreign language, adapt to new laws and customs, and build a new support structure. English, in particular, exacerbated problems for survivors.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,199 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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