Contention, consensus, and memories of communism: Comparing Czech and Slovak memory politics in public spaces, 1993–2012
Notice bibliographique
Résumé
Memorial spaces can reinforce consensus or deepen conflict over the past. Memories of communism in Europe are particularly fraught mnemonic landscapes. Although they experienced the communist regime as a single country, Czechs and Slovaks now manifest very different political memories in public spaces with different levels of contention surrounding them. Through a media analysis (1993–2012) of events surrounding the 12 memorials addressing the communist past in the capital cities of Prague and Bratislava, this study generates a theory of differing levels of contention between societies with similar ‘difficult’ pasts. The Czech case is characterized by official and unofficial actors, who are cooperative or noncooperative, presenting often competing versions of the past through an individualistic, human rights-focused mnemonic frame. Slovak memory politics are less contentious, dominated by official memory actors, and interpreted through religion and nationalism. The collective memory literature lacks a way to understand when contention is more or less expected over a problematic past. I propose that when official memory actors privilege an individualistic mnemonic frame, contention becomes likely through the interpretations of unofficial memory actors, while a more collectivistic frame results in less contentious memory politics. In other words, the variation in mnemonic frame helps to explain why unofficial actors sometimes contest official representations of the past and other times leave them unchallenged.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,007 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».