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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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,557
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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