Notice bibliographique
Résumé
War Memories explores the patchwork formed by collective memory, public remembrance, private recollection, and the ways in which they form a complex composition of observations, initiatives, and experiences. Offering an international perspective on war commemoration, contributors consider the process of assembling historical facts and subjective experiences to show how these points of view diverge according to various social, cultural, political, and historical perspectives. Encompassing the representations of wars in the English-speaking world over the last hundred years, this collection presents an extensive, yet integrated, reflection on various types of commemoration and interpretations of events. Essays respond to common questions regarding war memory: how and why do we remember war? What does commemoration tell us about the actors in wars? How does commemoration reflect contemporary society’s culture of war? War Memories disseminates current knowledge on the performance, interpretation, and rewriting of facts and events during and after wars, while focusing on how patriotic fervour, resistance, conscientious objection, injury, trauma, and propaganda contribute to the shaping of individual and collective memory. Contributors include Joan Beaumont (Australian National University, Canberra), Gilles Chamerois (University of Brest, France), Subarno Chattarji (University of Delhi, India), Nicole Cloarec (Rennes 1 University, France), Corinne David-Ives (European University of Brittany - Rennes 2, France), Jeffrey Demsky (San Bernardino Valley College, California), Sam Edwards (Manchester Metropolitan University), Georges Fournier (Jean Moulin University, France), Annie Gagiano (University of Stellenbosch, South Africa), David Haigron (Rennes 2 University, France), Judith Keene (University of Sydney, Australia), Melissa King (San Bernardino Valley College, California), Christine Knauer (Eberhard Karls University Tübingen, Germany), Liliane Louvel (University of Poitiers), Michelle P. Moore (Canadian Army Doctrine and Training Centre, Kingston, Ontario), John Mullen (University of Rouen, France), Lorie-Anne Duech-Rainville (Caen University, France), Elizabeth Rechniewski (Australian Research Council Discovery Project), Raphaël Ricaud (University ‘Paris Ouest Nanterre La Défense’, France), Laura Robinson (Royal Military College of Canada), and Isabelle Roblin (Université du Littoral-Côte d’Opale, France).
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 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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,159 | 0,049 |
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 ».