Notice bibliographique
Résumé
This special issue brings together scholars who concentrate on the way ‘lessons from the past’ have been framed in different national contexts in Central and Eastern Europe. In the wake of crisis in Europe, bits and pieces of the past are being resurrected as a means of understanding the present and imagining the future. References to historical experiences and lessons from the past have started to reappear in public and private discourse. Most allusions go back to the first half of last century and the experience of war, oppression and dictatorship that have marked the beginning of European cooperation within a fixed institutional framework. ‘Lessons from the past’ have always played a considerable role in EU integration history. But how has their meaning changed over time? Which role do references to WWII, Nazism and Fascism, Civil War and the Holocaust still play in today’s debates on further integration? How is their relevance to the present disputed? What is the process through which they are revived and reanimated in contemporary debates? By gathering scholars from different universities in the Netherlands, Denmark, Belgium, Poland, Germany and the US with different disciplinary backgrounds (political science, anthropology, history, sociology, law, cultural studies) and from different generations, this special issue examines the topic from the widest possible angle. In addition to detailed empirical discussions covering diverse national settings across Central and Eastern Europe, the different contributions and the introduction by the guest editor discuss and offer a variety of conceptual and methodological approaches within the inter-disciplinary study of memory and identity in the context of socio-economic and political crises.
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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 | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,012 |
| Communication savante | 0,020 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».