Notice bibliographique
Résumé
This chapter provides a summary of the deep-rooted connections between Canadian Doukhobors ( Doukhobortsy or Spirit Wrestlers) and Tolstoy, starting with important anti-militaristic events organized by the Doukhobor leader Peter Verigin at the end of the nineteenth century: refusals to serve in the army and the Burning of the Weapons in Doukhobor villages in the Caucasus, Russian Empire. These events as well as the following severe persecutions of Doukhobors in Russia caught the attention of Tolstoy because this peasant anti-militaristic movement resembled his own peaceful non-resistance teachings. Tolstoy became one of the most passionate protectors and a dear friend of the Doukhobors, commending their pacifism in his works. The chapter describes the first encounter of a group of Doukhobors with Tolstoy, and Tolstoy’s friendship and correspondence with Peter Verigin, as well as the pivotal role played by Tolstoy in organizing and funding the Doukhobors’ immigration to Canada. In conclusion, the author points out a few other correspondences between Tolstoy’s teachings and Doukhobor beliefs, such as agrarianism, communal cultivation of land, the unity of people, and rejection of Church institutions and priests. The chapter highlights the significance of pacifism (as it is understood by Tolstoy and the Doukhobors) in contemporary context.
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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 | 0,000 | 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 | 0,021 | 0,019 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».