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Enregistrement W2780663772 · doi:10.25336/p6m912

1939–1945: Une démographie dans la tourmente

2017· article· fr· W2780663772 sur OpenAlexaffvenue
Roderic Beaujot

Notice bibliographique

RevueCanadian Studies in Population · 2017
Typearticle
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiqueFrench Historical and Cultural Studies
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Following an analogous publication on World War I (Rohrbasser 2014), this collection is unique for its inclusion of articles written both shortly after the war and over the next half-century.It also showcases some of the early work done at France's Institut National d'Etudes Démographiques (INED), itself founded in 1945.With a preface by Henry Rousso, the edited collection consists of eighteen chapters of previously published articles.Ten of the chapters were published in the first three volumes of INED's Population in 1946-48, and two others were in the 1988 and 1995 volumes.The six remaining chapters were published in other places between 1947 and 2005.The four sections in the collection treat: (i) war losses, (ii) nuptiality and births, (iii) childhood, and (iv) deportations, exterminations, and displaced persons.The demographic counts are mind-boggling: victims of combat, civilian losses, extermination of targeted populations, deportations, and displaced persons.Rousso gives the total deaths at 38-40 million in Europe and 55-62 million in the world.This is about four times the number of deaths in World War I.The total associated population movements, refugees, displacements, and forced migrations up to 1951 amounts to 40 million people.The authors observe that 40 million was the size of the population of France at the time of the Second World War.While the focus is on the population counts, the demographic turmoil ('une démographie dans la tourmente') had broad geopolitical consequences, of interest to historians and political scientists.The deliberate decimation of certain populations, eviction of specific minorities from areas where they had lived for generations, and associated refugee movements and resettlements caused the uprooting of long-established relations across ethnicity and class.Some authors speak of Europe as a whole becoming a continent of refugees, while others speak of the disappearance of minorities as postwar states became more ethnically homogeneous.By country, the total losses were by far the largest in the former USSR, estimated by Alain Blum and Sergej Maksudov at 26 million (not counting the 0.6 million persons who left the USSR; p. 102).In an estimate published in 1947 by Paul Vincent, the figure of 17 million had been used for the USSR (p.26), but this did not include the victims of the Stalinist regime itself, during the war and in the aftermath of the upheavals caused by the war.The Blum and Maksudov chapter is based on a text by Sergej Maksudov that was smuggled out of the Soviet Union and published in Cahiers du monde russe et soviétique (Maksudov 1977).The estimate of 26 million includes 10.6 million military losses (9.7 million Red Army deaths in combat, in hospital, or in captivity, plus 900,000 deaths of Soviet Partisans and civilians engaged in militias), 8.3 million civilian losses (1.0 million killed in combat, 0.9 million died in the siege of Leningrad, 2.7 million Jews exterminated by the Nazi regime, and 3.8 million in excess mortality caused by German occupation), and 7.0 million losses in territories not under German occupation (1.6 million as prisoners of the gulag or as higher mortality in populations relocated by Stalin, as well as 200,000 soldiers executed by Stalin, 300,000 losses due to conflicts between the Red Army and insurrectionist movements in territories annexed in 1939-40, 1.0 million in the 1946 famine, and 3.9 million in excess mortality of the civilian population in territories not under German occupation; p. 102).

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,256
Score d'incertitude au seuil0,516

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,007
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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.

Tête enseignante Opus0,060
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,214 · 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'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

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Publié2017
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