Winning Women's Hearts and Minds: Selling Cold War Culture in the U.S. and the U.S.S.R.
Notice bibliographique
Résumé
As early as October 1945, the State Department commissioned a study of U.S.-Soviet relations by a leading American social scientist, Harold Lasswell. He concluded that America and the Soviet Union would confront each other on practically every major issue, which would likely result in a cultural armaments race in the form of scientific, artistic, and educational expenditures. The architects of the Cold War responded by creating new institutions, principally the U.S. Information Agency (Usia), Voice of America (Voa), and Radio Free Europe/Radio Liberty, and by developing different programs to showcase American life and values, including radio broadcasts in Russian and other languages of the Soviet Union, artistic and educational exchanges, and periodicals in Russian. From this rich smorgasbord Diana Cucuz has chosen to do an in-depth analysis of one publication, Amerika, a monthly magazine prepared by the Usia and distributed in the Soviet Union during the Cold War. Her central argument is that Amerika was geared toward Soviet women, who would be attracted to American life by seeing “images of supposedly happy and fulfilled American women as feminine housewives and mothers living under a US capitalistic consumer culture” (p. 4). These images, Cucuz contends, would over time encourage a desire for consumer goods that would ultimately undermine the Soviet regime.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,003 |
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 ».