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Enregistrement W4390345611 · doi:10.4467/25439561ksr.23.003.18980

Między Wschodem a Zachodem (pisarze czwartej fali emigracji rosyjskiej)

2023· article· en· W4390345611 sur OpenAlexaboutno aff
Katarzyna Duda

Notice bibliographique

RevuePrace Komisji Kultury Słowian/Kultura Słowian · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiquePolish-Jewish Holocaust Memory Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmigrationHomelandRefugeeIdentity (music)MemoirPhenomenonRelation (database)Gender studiesPolitical scienceMulticulturalismHistorySociologyGeographyGenealogyAestheticsPoliticsArtLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Between the East and the West (Writers of the Fourth Wave of Russian Emigration) This article attempts to define the phenomenon of the fourth wave of Russian emigration in relation to writers leaving their homeland after the symbolic collapse of the USSR, or who are descendants of representatives of the third wave. The characteristics of contemporary emigration that differ from previous waves of refugees and the reasons for leaving their homeland are indicated here. The destinations of emigrants (USA, Canada, Switzerland, Israel) that shape the specifics of the mental landscape of the newcomers, the barriers, the borders that they have to overcome in order to establish good relations with the citizens of their host countries are also included. Indeed, the aim of multiculturalism is not to tear down walls, but to build bridges. In this respect, dialogue and the associated language as a fundamental distinctive feature of culture that determines the identity of each person is of paramount importance. The current of post-memory, autobiographical and memoir literature, promoted by many emigrants, is linked to identity and its recovery. As far as young emigrants are concerned, they have to live in a global village, in a specific uniformity introduced by the 21st century, which makes mobility one of the most important values.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,219
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,014

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,192 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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