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Enregistrement W2742553014

Hungarian interview - Maria Sauerwald

2006· article· en· W2742553014 sur OpenAlexaboutno aff
Mhso, Monika Berenyi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHungarian Social, Economic and Educational Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPoliticsWorld War IICommunismHistoryEconomic historyPolitical scienceMedia studiesLawSociology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Marika Sauerwald begins by sharing her memories of the events in Budapest, Hungary during the 1956 Revolution. She describes the entire three weeks of the revolt with exceptional chronological accuracy. Ms. Sauerwald came to Canada on an army plane. She loved Montreal, Quebec. She worked in hard physical labor her whole life. Ms. Sauerwald has no regrets about leaving Hungary, as the communists destroyed everything. She talks about the social-political climate in Budapest during the 1956 uprising. Ms. Sauerwald then talks about her early life, she was born Kajcsanyi Maria. Her entire family had been black-listed as 'kulak.' She talks about 'the terror,' and how they lived amongst many communist families. Ms. Sauerwald had four siblings, two parents, and the mass suffering during World War II. She describes her experiences of WWII in great detail. Ms. Sauerwald was not allowed to study what she wanted to at school, and was forced into another stream. At this time they lived in fear of Russians. She describes the moments leading to revolt in September and October of 1956. Ms. Sauerwald talks about Budapest radio, the situation with the banks, Pest, Buda, ammunition, strategies, social, political, and economic facts. She also talks about Gero Erno's speech, movement throughout the city during the night, ammunition Molotov cocktails, the Suez Canal, and other topics. During the Revolution there was a crisis within the hospitals because they could not get any international supplies. Ms. describes the events of November 4th with great accuracy- the bombs, bloodshed, AVO murder, stealing, theft, terror. She and her husband escape Hungary and go to Austria where they end up in a refugee camp. They looked at a map and decided that they wanted to go Montreal so that her husband could continue his education. She talks about crossing the border, and the camp in Austria. Ms. Sauerwald talks about their arrival in Montreal, Quebec, and they learned English and French, and found work in factories. Her husband was unable to get into university in Canada. With the October Crisis in Quebec in 1970, the family moved to Hamilton, Ontario. Marika began teaching Hungarian, raised a daughter, and became active in Scouting, language studies, poetry reading, and folk dancing.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,094

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0060,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0280,005

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,268 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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