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Enregistrement W3096775815 · doi:10.31754/2409-6105-2020-2-19-42

Collective Memories across 11 Nations for World War II: Similarities and Differences Regarding the Most Important Events

2020· article· en· W3096775815 sur OpenAlexaboutno aff
Magdalena Abel, Sharda Umanath, Beth Fairfield, Masanobu Takahashi, Henry L. Roediger, James V. Wertsch

Notice bibliographique

RevueHistorical Expertise · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMemory, Trauma, and Commemoration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorld War IIHistoryPolitical sciencePsychologyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

World War II affected almost all nations of the world. The events of the war and their consequences are still being debated today, decades later. In two studies, we examined how people from different countries remembered the war. Over 100 people from each of 11 countries (Australia, Canada, China, France, Germany, Italy, Japan, New Zealand, Russia, UK, and USA) provided their opinions of the 10 most important events of WWII. Participants also completed an event recognition test to assess their general knowledge of the war. The results demonstrate great consensus for important events, but also some striking differences wherein people frequently nominated events that were important to only their country. Particularly, Russians’ collective memory for the war is quite different from that of its former allies and enemies. Study 2 replicated the findings in former Axis countries when the survey was provided in their native languages rather than in English.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
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 enseignants0,454
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,248 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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