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Enregistrement W2557367222 · doi:10.1057/978-1-137-56984-4_9

The Pazifizierungsaktion as a Catalyst of Anti-Jewish Violence. A Study in the Social Dynamics of Fear

2016· book-chapter· en· W2557367222 sur OpenAlexaff
Tomasz Frydel

Notice bibliographique

RevuePalgrave Macmillan UK eBooks · 2016
Typebook-chapter
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiquePolish-Jewish Holocaust Memory Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésJudaismThe HolocaustScholarshipHistoryGenocideHistoriographySociologyAestheticsPolitical scienceArtLawArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recently the historian Christoph Dieckmann has pointed to what he regards as an ongoing weakness in scholarship on the Holocaust. While historians have made tremendous advances in understanding and reconstructing the Jewish experience of genocide, he states, the same cannot be said for their approach to the non-Jewish world. This observation may serve as a fitting point of departure into the subject examined here: peasant violence towards Jews who sought shelter in the Polish countryside between 1942 and 1945. In Polish historiography, there have been several publications in the last 15 years dealing with Polish society and the Holocaust, and these have done a great deal to bring the perspective of the Polish-Jewish victim into the national consciousness. A dominant motif in this reappraisal has been a stress on the experience of Jewish ‘fear’ during and after the war, a trend recently modified by the historian Marcin Zaremba, who has used an umbrella concept, the ‘great fear’, to integrate the social anxieties of various ethnic and social groups in the immediate post-war period in Poland. Drawing from a comprehensive set of sources that survived for the vincity of Radomyśl Wielki, this article will reconstruct the context of ‘Polish’fear in more depth and track its fluctuations within a broader canvas of ‘social processes and social dynamics’. These keywords were added by machine and not by the authors. This process is experimental and the keywords may be updated as the learning algorithm improves.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,023
Communication savante0,0070,003
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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