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Enregistrement W4405656640 · doi:10.18357/bigr61202421678

Soviet Legacies in Russian (B)order-Making and (B)order-Crossing

2024· article· en· W4405656640 sur OpenAlexvenueno aff
Oksana Ermolaeva

Notice bibliographique

RevueBorders in Globalization Review · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRussia and Soviet political economy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOrder (exchange)Political scienceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article explores discourses and practices that have shaped border regimes in different times at Russia’s western frontier, focusing on the interplay between state power, border management, and individual lives. Using a “comparative temporalities” approach, it analyses border control processes in the early Soviet period, during the Cold War, and during the Russian war on Ukraine. It assumes that current Russian border policy has visible parallels with systems dating back to 1920s Soviet border policy and to the Cold War (the adoption of police-style management of transborder mobility). It posits that the comparative temporalities approach reveals an alternation between ‘fluid’, ‘semi-transparent’ Russian borders and more impenetrable barriers. Stricter exit border controls are usually reintroduced after periods of border liberalization and laxity related to regime change, e.g., after the Russian Revolution and Civil War, and after the demise of the USSR in 1991. Initially, increasingly authoritarian and repressive control of citizens’ mobility was accompanied by confusion and an increasingly arbitrary application of new, ‘politicized’ markers as local border authorities strove to implement new restrictions under increased state pressure. Then, borders were once again hardened and placed under stricter control. This intensified repression and helped create zones of instability at the borders.

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)0,001
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,006
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 GPT0,380
Écart entre enseignants0,359 · 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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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