Notice bibliographique
Résumé
After the Mongol conquest of the 13th century, the Kyivan myth of the “Rus' Land” played a less important role in the east Slavic lands that came under the control of Poland or Lithuania than in the northeastern territory that came to constitute Muscovy. Galicia, which belonged to Poland, became known administratively as the Rus' Land. The Belarusian-Lithuanian Chronicles revived the concept in the Ruthenian lands incorporated into the Grand Duchy of Lithuania. In these chronicles, Rus' Land referred to all of Kyivan Rus' historically, but could denote all the Ruthenian territories in the Grand Duchy, or only those in Belarusian regions, or only those in Ukrainian regions in the post-Kyivan period. In addition, the Belarusian-Lithuanian Chronicles borrowed passages from northeastern Rus' chronicles in which the Rus' Land meant northeastern Rus' or Muscovy. In the text of the Union of Lublin, the Rus' Land connoted the four borderland palatinates annexed by Poland after the Union of Lublin. The Rus' Land also occasionally appeared in other sources. However, Bohdan Khmel'nyts'kyi and the mid-seventeenth century Cossacks did not invoke the term to legitimize their new polity, thus discarding an element of the Kyivan inheritance. In Ukraine, this discontinuity of the Rus' Land myth has not been appreciated and remains unexplained.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».