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Enregistrement W2794886874 · doi:10.4000/res.681

Некрополи террора на территории Санкт-Петербурга и ленинградской области

2015· article· ru· W2794886874 sur OpenAlexaff
Alexander D. Margolis

Notice bibliographique

RevueRevue des études slaves · 2015
Typearticle
Langueru
DomainePsychology
ThématiqueMemory, Trauma, and Commemoration
Établissements canadiensCanadian Historical Association
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFortress (chess)MemorializationPoliticsPrisonHistoryGrassrootsSpanish Civil WarHumanitiesArtArchaeologyAncient historyLawPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the late 1980s, work began to identify, study, and memorialize the mass burial sites of the victims of Soviet terror. According to official data alone, between 1918 and 1953 in Petrograd/Leningrad 58,000 people were executed for political reasons. A few sites of execution and burial have been identified so far, among which the Peter and Paul Fortress, Levashovo, and the Kovalevsky forest. This article is devoted to the history and analysis of these sites and their memorialization. In Levashovo more than 19,500 people were secretly buried, who had been executed or died in prison between 1937 and 1954. In 1989, city authorities declared this mass grave created by the NKVD the Levashovo Memorial Cemetery of the Victims of Political Repression. Since then, with the help of public organizations, more than 20 national or confessional monuments have been installed, as well as about 1000 personal memorial signs. In 2001, the society Memorial discovered the mass graves of the civil war in the Kovalevsky forest and placed a memorial sign ‘To the Victims of Red Terror’. In the Peter and Paul fortress, systematic archaeological study of the execution site near the Golovkin bastion has been under way since 2010 and has already exhumed the remains of 160 victims executed in the first years of the Soviet regime. But there is yet no agreement on the shape of a future memorial near the walls of the fortress.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,656
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,008

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 Opus0,135
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,212 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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