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Enregistrement W2918685064 · doi:10.1017/nps.2018.31

Collective Memories and Legacies of Political Violence in the Balkans

2019· article· en· W2918685064 sur OpenAlexaff
Hanna Kienzler, Enkelejda Sula-Raxhimi

Notice bibliographique

RevueNationalities Papers · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMemory, Trauma, and Commemoration
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNegotiationNarrativeCollective memoryPoliticsNationalismIdentity (music)Power (physics)SociologyCollective identityMedia studiesPolitical economyPolitical scienceAestheticsSocial scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This special issue builds on empirical research to provide new insights into the interrelations between collective memory and legacies of political violence in the Balkans. The contributions pay particular attention to two major issues: First, they explore the ways in which individuals and groups respond to and cope with violent pasts by investigating commemorative practices including public performances, narratives, and negotiations of counter-memories. Second, they make explicit how people select and reassemble collective memories through remembering violent pasts to create and disseminate novel forms of identity. Through interdisciplinary lenses, the studies reveal how the legacies of political violence and their lived experience become important means for people to create and mobilize collective memories that are influential enough to shape nationalistic and political realities on the ground. On a theoretical level, the articles demonstrate various ways in which collective memories enable critical discussions around a wider set of issues including national identity, nationalism, making of history, and local power games. By engaging with these concepts, the contributions question dominant framings of past events as they investigate how counter-memories and counter-powers emerge in the process of negotiating established versions of history, official narratives, and hierarchies of power.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0050,010
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,279 · 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'étudeQualitatif
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

Citations6
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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