Notice bibliographique
Résumé
The legend that Karl Marx either said almost nothing on nationalism, race, and ethnicity, or that on these issues he was woefully mistaken and reductionist, has been maintained in axiomatic fashion for decades, despite numerous scholarly refutations. Of course, not everything Marx wrote on nationalism, ethnicity, and race holds up well today. One prominent example concerned the Russians and some of the other Slavic peoples of Eastern and Southern Europe. As will be discussed, Marx strongly supported Polish national emancipation as an important progressive force in European politics. But, in his early writings, he portrayed Russia as an utterly reactionary society, and described most of the other Slavic peoples as dominated by Russian Pan-Slavist propaganda. This has led to extended – and sometimes unfair – attacks on Marx on nationalism tout court . To a great extent, Marx’s views were connected to Russia’s counter-revolutionary role during the democratic revolutionary wave of 1848–9, but this is not a full explanation. For one can find in Marx’s writings on Russia before the 1870s not only violent denunciations of the Tsarist Empire as a malevolent force, but also a number of very problematic, even racist statements about the Russian people themselves. As to other Slavic groups, most of the vitriol was expressed by Friedrich Engels (1820–95) in a series of articles on Pan-Slavism. 2 Both Marx and Engels shifted their positions by the 1870s and the 1880s, however, when one can find Marx – who had learned Russian by this time – extolling the Russian peasant commune as a possible starting point for a global insurrection against the capitalist system. 3
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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 | 0,006 | 0,010 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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 ».