Ivan Turgenev als Netzwerker: Digitale Kuratierung seiner europäischen, insbesondere deutschen literarischen Kontakte (am Beispiel seines Briefwechsels vom Juni 1868 bis Mai 1869)
Notice bibliographique
Résumé
The Russian writer Ivan Sergeevič Turgenev (1818–83), who lived in Western Europe (Germany, England, and France) during the second half of his life, is considered the most important mediator between Russia and Europe in the nineteenth century due to his wide and intensive contacts in East and West. The paper aims to trace Turgenev’s literary and cultural contacts using the epistemological model of the net and current methods of analyzing social networks on a quantitative and qualitative level. In concrete terms, Turgenev’s postal relations from a single year (from June 1868 to May 1869) are presented and evaluated in tabular form and as GEPHI graphs. Beyond the purely quantitative network visualization and viewing, the attempt is made to provide a cultural weighting of the exchange, especially of Turgenev’s German contacts. The network-specific weighting of these contacts results in a different emphasis than usual in Turgenev research, which focuses on Turgenev’s contacts with important German writers. The qualitative analysis carried out on the basis of the visualization shows that Turgenev’s contacts with literary celebrities such as Theodor Storm, Berthold Auerbach, and Paul Heyse proved to be weak ties. In contrast, his relationship with the little-known literary figure Ludwig Pietsch deserves to be called a strong tie. Turgenev’s position and agency in the network can be described with Burt as a “broker” attitude.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».