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Enregistrement W4293222355 · doi:10.21267/aquilo.2022.79.79.029

"War Culture" in German Postcards of 1914-1918

2022· article· ru· W4293222355 sur OpenAlexaboutno aff
Г.Н. Канинская

Notice bibliographique

RevueДиалог со временем · 2022
Typearticle
Langueru
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHistorical Influence and Diplomacy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGermanCensorshipIdeologyAdversaryQuarter (Canadian coin)Period (music)State (computer science)First world warWorld War IIHistoryMedia studiesArt historyLawSociologyClassicsPolitical scienceArtPoliticsAncient historyAestheticsArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

В статье рассматривается монография доктора исторических наук А.С. Медякова, изданная в 2021 г. В ней автор, на основе анализа солидного массива немецких открыток периода Первой мировой войны, показал, как формировалась «культура войны» в визуальной форме, как конструировался, поддерживался и эволюционировал в немецком обществе образ врага и союзника. Военный дискурс в книге представлен по многим срезам: социокультурному, историко-генетическому, идейно-пропаган-дистскому, сравнительному, лингвистическому. The article discusses the monograph of Doctor of Historical Sciences Alexander S. Medyakov, published in 2021. The author, who devoted a quarter of a century to collecting old postcards, for the first time in Russian historical science, showed based on the analysis of a solid array of German postcards from the period of the First World War, how the “culture of war” was formed » in visual form, how the image of the enemy and ally was designed, maintained and evolved in German society. The military discourse in the book is presented in many sections: socio-cultural, historical-genetic, ideological-propaganda, comparative, linguistic. The practice of distribution of printed materials is disclosed in detail, much attention is paid to the state and private press, competition in the postcard market, and censorship.

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), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
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 enseignants0,767
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,327 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Publié2022
Routes d'admission1
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