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Enregistrement W2756671280 · doi:10.1017/s0010417517000275

Social Theory and Everyday Marxists: Russian Perspectives on Epistemology and Ethics

2017· article· en· W2756671280 sur OpenAlexfundno aff
Anna Kruglova

Notice bibliographique

RevueComparative Studies in Society and History · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgriculture, Land Use, Rural Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of TorontoSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaWenner-Gren Foundation
Mots-clésMarxist philosophyScholarshipIdeologySociologyNarrativeMoralityEpistemologyHegemonySocial scienceVernacularAestheticsPoliticsLiteraturePolitical sciencePhilosophyLawArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Scholars have long tracked how the USSR, a laboratory of social engineering, was deeply informed by local readings of Marxist social theory. Why, then, in recent years, have so many historical and anthropological studies of Russia excluded “Marxist” from the list of main descriptors, or optics, through which they view their material? In this essay, I argue that in much contemporary scholarship Marxism and its many afterlives have evidenced a kind of blind spot, reducing Marxism to “just” an ideology. I assert that rediscovering the presence of Marxism in Russia as a Gramscian hegemonic process and a vernacular that emerged among “laymen” can help us understand how a wide range of Russians continue to make sense of their worlds today. Drawing on several years of research in the city of Perm, I interpret everyday conversations among middle-age urbanites about morality, and demonstrate how this rediscovery of Marxism can elucidate what things matter for Russians today, and how. If social scientists proceed by acknowledging that “professional” and “lay” social knowledge increasingly share sources of “theoretical” inspiration, then we face a range of narrative challenges.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,806
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,172
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,186 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations36
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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