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Enregistrement W3107529249 · doi:10.32927/zzsim.532

Krzesiny i Kreising – między pamiętaniem a pomijaniem. Polskie miasteczko wobec historii, pamięci i rywalizacji w cierpieniu

2014· article· en· W3107529249 sur OpenAlexaff
Danijel Matijevic, Jan Kwiatkowski

Notice bibliographique

RevueZagłada Żydów Studia i Materiały · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiquePolish-Jewish Holocaust Memory Studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCollective memoryPhenomenonHistoryPopulationSociologyLawPolitical sciencePhilosophyDemographyEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The area around Krzesiny, located near the city of Poznań, Poland, witnessed several dark events during World War II: Germans oppressed the local population, culminating in a terrorizing action dubbed “akcja krzesińska;” also, a forced labor camp, named “Kreising,” was built near the township, housing mainly Jews. After the war, the suffering in Krzesiny was remembered, but selectively – “akcja” and other forms of Polish suffering were commemorated, while the camp was not. By exploring the “lieux de mémoire” in Krzesiny – dynamics of memory in a small township in Poland – this paper uses localized research to address the issue of gaps in collective memory and commemoration. We briefly look at the relevant history, Polish memory regarding wartime events in Krzesiny, and the postwar dynamics of collective memory. Discussing the latter, we identify a new phenomenon at work, one which we dub “collective disregard” – group neglect of the past of the “Other” that occurs without clear intent. We argue that “collective disregard” is an issue that naturally occurs in the dynamics of memory. By making a deliberate investment in balanced remembrance and commemoration, societies can counter the tendencies of “disregard” and curb the controversies of competitive victimization claims, also called “competitive martyrdom”.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,007
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,182 · 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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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