Grain, Local Politics, and the Making of Mao's Famine in Wuwei, 1958–1961
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Mao's Great Famine in Wuwei County, Anhui Province, between the years of 1958 and 1960, resulted in the deaths of about 245,000 people, a quarter of the local population. By focusing on grain production and consumption, this article adopts a local perspective to examine the county's official archives and analyse the background, rationale, and processes of local authorities that led to one of the highest death rates in the country. A local perspective provides an empirical microanalysis of the Great Famine; illustrates the complexity of this catastrophe; argues for local factors such as factional struggles, central-local interactions, and the political atmosphere created by the series of pre-1958 campaigns as key to local variations of the disaster; and delivers national implications for viewing Mao's China. Official archives explored in this article reveal that an over-reporting of grain output might have resulted in the Great Famine, but did not necessarily lead to the massive death toll, and that local politics, particularly intra-party factional struggles, intertwined with central-local political interactions, were crucial for the terrible tragedy that ensued in Wuwei, and that the end of this famine resulted not from peasants’ resistance, nor the change of radical polices to moderate ones, but from the decreased demand for grain caused by the massive number of deaths.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».