You can call me a comparativist, I studied American and Russian mass consciousness” / Interview prepared by B.Z. Doktorov
Notice bibliographique
Résumé
The author describes his 50 years of experience in studying public opinion in America, the Soviet Union and Russia. This includes research at the Institute of American and Canadian Studies of American mass consciousness, the study of Americans’ attitudes towards economic and social problems, Soviet-American relations; and collaboration with leading American public opinion polling centers — the Gallup Institute, the University of Michigan, National Opinion Research Center in Chicago, studying the work of the L. Harris and M. Field polling services, the CBS-New York Times, ABC-Washington Post centers, the polling organizations of the Democratic and Republican parties, presidential advisors on public opinion. The author implemented his American experience in organizing the study of public opinion in the USSR and then in Russia when creating the Russian Public Opinion Research Center (VCIOM), the Center for Studying Public Opinion of the Presidential Administration of Boris Yeltsin, the Agency for Regional Political Research, and other survey centers. Analyzed is the use of sociological surveys in Boris Yeltsin’s presidential election campaign in 1996. The author has conducted several joint Soviet/Russian-American public opinion studies: “Television and society”, “Soviet and American children on the threat of war”, “National problems of Russia”. The author describes his experience in communicating with leading American and Russian experts in the study of public opinion — G. Gallup, L. Harris, Yu.A. Zamoshkin, B.A. Grushin.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,003 |
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 ».