A tale of two regions: geopolitics, identities, narratives, and conflict in Kharkiv and the Donbas
Notice bibliographique
Résumé
In 2014 Russia occupied and then annexed the Ukrainian region of Crimea, and subsequently incited and later directly supported a rebellion in southeastern Ukraine, ostensibly in both cases to protect the Russian-speaking population. Although the Crimean gambit was quickly resolved in Russia’s favor, at least on the ground, the fighting in the Donbas region of eastern Ukraine continues with huge loss of life, well over 2 million internally displaced persons, and massive damage to infrastructure. On the other hand, in the neighboring Kharkiv region, the population remained loyal to the Ukrainian state and Russian incitements to rebellion were rebuffed. This paper delves deeper into the mindset of the residents of eastern Ukraine to ascertain why support for Russia differs between these two regions. It focuses on the identities, memories, and narratives of the main groups of residents inhabiting the Donbas and Kharkiv Oblast. Then it compares the attributes of these main groups to each other to illustrate their differences. It characterizes the geopolitical narratives promoted by Russia to generate support for its actions to re-construct the Russian geostrategic area of control and demonstrates where and with which group these emotive narratives were successful and where and why they failed.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,013 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».