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Enregistrement W4402401922 · doi:10.22215/cjers.v17i1.4385

Falsehood in Wartime: Hiding Truths and Spreading Untruths in Russia During the First Year of Putin’s War in Ukraine’

2024· article· en· W4402401922 sur OpenAlexvenueno aff
L. Black

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of European and Russian Studies · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEuropean and Russian Geopolitical Military Strategies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceEconomic historySpanish Civil WarLawHistoryPolitical economySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The old adage that truth is the first casualty of war held fast during the build-up to, and the conduct of, the ‘special military operation’ (SVO) launched by Vladimir Putin against Ukraine on 24 February 2022 is no exception to the rule. The Russian state’s methods for sustaining its changing official narrative about the SVO are detailed here, as are the ways and means the dissident portion of Russia’s citizenry made their objections to the war in Ukraine heard during its first year. The Kremlin’s already firm grip in the distribution of information was tightened. Russia’s wordsmiths were silenced, jailed or fled the country. School curricula were re-organized so that they became incubators of young Russian patriots. The paper concludes with conjecture on why the state’s message found such a welcoming audience among Russians, at least during the first year of war. Les réponses du Kremlin aux voix pacifistes en Russie : annoncer la couleur pendant la première année de la guerre L’« opération militaire spéciale » (SVO), déclenchée par Vladimir Poutine contre l’Ukraine le 24 février 2022, a surpris la majorité des Russes. Il a fallu les persuader de sa justesse, par tous les moyens possibles. Cet article détaille les méthodes employées par l’État russe pour appuyer son discours officiel changeant au sujet de la SVO ainsi que les moyens trouvés par les groupes dissidents de la société civile pour faire entendre leur voix durant la première année de la guerre. Le Kremlin a affermi sa poigne déjà puissante sur la distribution des informations tandis que les opposants vocaux ont été réduits au silence, emprisonnés ou forcés de fuir le pays. Les programmes des écoles ont été modifiés afin qu’elles servent d’incubateurs de jeunes patriotes russes. L’article se conclut par une conjecture sur les raisons qui ont poussé le public russe à accepter le message étatique si chaleureusement, du moins pendant la première année de la guerre.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0160,020
Communication savante0,0120,007
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0030,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,252 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2024
Routes d'admission1
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