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Enregistrement W4383313949 · doi:10.25071/1913-9632.39673

Emma Goldman and the United States: The History of a Love-Hate Relationship

2023· article· en· W4383313949 sur OpenAlexvenueno aff
Frank Jacob

Notice bibliographique

RevueLeft History An Interdisciplinary Journal of Historical Inquiry and Debate · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAnarchism and Radical Politics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCapitalismContext (archaeology)UtopiaImmigrationState (computer science)World War IISociologySpanish Civil WarWorld historyPolitical scienceEconomic historyLawPolitical economyGender studiesHistoryPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Emma Goldman had a love-hate relationship with the United States. While she was radicalized there after her arrival as an immigrant who had left Czarist Russia in her teens, the female anarchist spent years fighting the state and its government for more freedom and equality. The First World War witnessed the climax of this struggle, and Goldman’s support for the Bolsheviks and the Russian Revolution turned her into a prominent target of new laws that would be used to expel her from the US. Afterward, she experienced the “Soviet utopia” and lived in many European countries. Goldman lectured there about the American anarchist movement, US capitalism, and the failure of the workers to challenge capitalism. The present article follows the history and the development of this special love-hate relationship and thereby not only provides a detailed evaluation of Goldman’s genesis as a radical anarchist in its American context, but also highlights the overlap between biographical history, the history of anarchism in the United States, and global migration experiences in the first third of the 20th century, as they were brought together and influenced by transnational events, i.e. the First World War, the Russian Revolution, and its consequences.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,064

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0200,018
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0000,004
Intégrité de la recherche0,0030,006
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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,258 · 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
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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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