Knowledge of the Mass Murder of Jewish People Possessed by Ordinary German
Notice bibliographique
Résumé
In 1933, the Nazi Party, led by Adolf Hitler, came to political power in Germany. As a direct result of the Nazi’s actions, approximately 6 million Jewish victims were killed. The Nazi Party members were undoubtedly responsible for these results, but were the non- party Germans? To answer this sensitive question, the extent of knowledge of these events must be investigated. To what extent did “ordinary” German civilians know about the extermination of Jews during the Holocaust in Berlin from 1942 to the end of the Second World War? The population must be categorized by those who knew about the Jewish deportations and murders, those who chose to know, those who chose not to know, and those who did not know. To investigate this idea, oral interviews were collected. They hold value as a first hand perspective, but have limitations of dishonesty and censorship of information. A large collection of survey information from 1985 was heavily considered, in addition to various secondary sources such as articles, videos, and books, and primary sources such as maps and photographs. After weighing probable statistics and popularity of Nazi ideology, evidence supports the idea that more Germans chose not to know about the extermination of Jews than any other extent, due to the high number of Nazi ideology supporters, high degree of terror propaganda, and indoctrinated youth.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».