Memory, Party Politics, and Post-Transition Space: The Case of Poland
Notice bibliographique
Résumé
In this work I analyze and interpret Polish political field as a field of memory. I make three claims. First, I claim that programmatic identities of Polish political parties are weak. Despite this weakness political competition remains fierce, because parties fashion enduring political identities. I identify three mainstream political identities of political actors in Poland, given by their temporal orientation and their judgment of communism. Second, I claim that the field of the political competition predicated on the turn to the past and on moral opprobrium is the particular achievement of the party that captured political power in Poland in 2015. Similarly to its 2005 electoral success, the party narrated the country’s main problem as communist state-capture. It claimed that (former-) communists and their post-dissident allies captured political, material, and symbolic levers of power. This way of presenting the problem polarized the field, casting political opponents as essential enemies, and casting the narrators as country’s saviors. Third, this achievement was possible because the party narrated communism as essentially and existentially anti-Polish: it presented it as equal to Nazism, it made it foreign, and it made it coincidental with Jewishness. It then launched such discursive “weapon” against its present-day opponents.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,011 |
| Communication savante | 0,010 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».