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Enregistrement W4312233801 · doi:10.46692/9781529213621.005

Central Europe: Half-Truths and Facts

2022· other· en· W4312233801 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEuropean Politics and Security
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHistoryGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Throughout the previous chapters, I have alluded to the Eastern Europeanist error of imagining an unbridgeable contrast between Eastern and Western Europe, a trick of the imagination accomplished by leaving out Central Europe in the middle. A major task of this book is to restore Central Europe to the picture. The restorative surgery that is required commands us to delve in some detail and to some depth into the semi-peripheral area occupied by Central Europe between the West and the East. In this chapter, there will be statistics and figures: I concentrate here on quantitative data. The picture that will emerge consistently is first, that Central Europe is located on many economic and cultural measures somewhere in the middle between West and East, though typically closer to the West; and second, that, at least in Central Europe (but probably also farther East), the things that are said about ‘Eastern Europe’ are mostly false, even though they may have an element of truth in them. They are half-truths. As Marshall McLuhan once quipped, ‘There is a lot of truth in a half-truth’. While a half-truth is not a fact, it raises the question of what makes some, or many, believe that it is. Typically, it is the result of some true facts twisted into a false conclusion by the observer's expectations. What I will be fact-checking are some of the commonest Eastern Europeanist expectations. Some of them may or may not apply to other parts of Eastern Europe, including Russia, but are at most half-truths when applied to Central Europe. Often, when they do apply to Central Europe, they also apply to semi-peripheral areas in the West. Here is a partial list of them: • Freedom and democracy failed. • Corruption is beyond control. • Poverty is rampant. • There are gangsters and prostitutes everywhere. • People are surly and miserable. • Outmigration is draining the population. As we examine these common Eastern Europeanist stereotypes, we must insist on avoiding two methodological traps. One is to assume a priori that the facts will differentiate between East and West, and then to arrange them so that this appears to be true. In discussing current affairs, this Eastern Europeanist error can make us view recent European history ‘through the lens of the Cold War, more than twenty-five years after it ended’.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0070,025
Communication savante0,0150,017
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,256 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Résumé présentoui

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