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Enregistrement W4312366688 · doi:10.15826/izv2.2022.24.3.060

Between Two Fires? Austro-Hungarian Soldiers of Italian Origin during World War I. Review of: Di Michele, A. (2022). Mezh dvukh mundirov. Italoiazychnye poddannye Avstro-Vengerskoi imperii na Pervoi mirovoi voine i v russkom plenu [Between Two Uniforms. Italian-Speaking Subjects of the Austro-Hungarian Empire in World War I and in Russian Captivity] (M. G. Talalay, Trans. & Ed.). Italiia — Rossia. St Petersburg: Aleteja, 2022. 286 p., ill.

2022· article· en· W4312366688 sur OpenAlexaboutno aff
Natalia V. Surzhikova

Notice bibliographique

RevueIzvestia of the Ural federal university Series 2 Humanities and Arts · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCentral European national history
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUral Federal University
Mots-clésQuarter (Canadian coin)PoliticsIdentity (music)CaptivityHistoryPopulationPolitical scienceWorld War IIAncient historyEconomic historyHumanitiesSociologyLawDemographyArtArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This review considers the study by A. Di Michele, professor at the Free University of Bolzano (South Tyrol), dedicated to the pre-war and military experience, as well as the experience of captivity of Italian-speaking soldiers of the Austro-Hungarian army during World War I. The main emphasis is placed on its role in the process of their ethno-cultural and ethno-political self-identification, directly related to the population and identity politics pursued by the states of Europe and Russia in the second half of the nineteenth — first quarter of the twentieth centuries. It demonstrates what gaps A. Di Michele’s study is able to fill and what problems to actualise, focusing simultaneously on the regional, national, and supranational contexts of the topic of Austro-Hungarian soldiers of Italian origin during World War I and in Russian captivity.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,221 · 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
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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