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Enregistrement W4411029417 · doi:10.1080/00085006.2025.2496059

Delineating canonical space in Russian Orthodox Church and Ukrainian Orthodox Church online media

2025· article· en· W4411029417 sur OpenAlexvenueno aff
Jacob Lassin

Notice bibliographique

RevueCanadian Slavonic Papers · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueMedia, Religion, Digital Communication
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUkrainianSpace (punctuation)PhilosophyLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The article explores the concept of “canonical space” within online media of the Russian Orthodox Church (ROC) and Ukrainian Orthodox Church (UOC). The study examines how the ROC and UOC leverage the Internet to expand their ecclesiastical influence, create imagined communities, and shape perceptions of Orthodox canonical space amid the backdrop of geopolitical tensions, particularly following the establishment of the Orthodox Church of Ukraine (OCU) and Russia’s 2022 invasion of Ukraine. The ROC’s expansive notion of canonical space extends beyond geographic boundaries, aligning with “Russian World” (russkii mir) ideology and employing online resources to legitimize its spiritual and political influence across former Soviet states, Africa, and the West. Conversely, the UOC seeks to distance itself from Moscow, establishing parishes worldwide and emphasizing its Ukrainianness despite facing skepticism and hostilities within Ukraine. This analysis recognizes the Internet as a critical arena where religious authority is contested. The ROC and UOC use online media to assert the correctness of their claims, resulting in a hybrid approach that entwines digital and physical spaces. The research highlights the reshaping of religious authority in today’s globalized, media-rich context, where Orthodox institutions use digital platforms to consolidate power and stake control over physical space and objects.

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)0,004
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0050,015
Communication savante0,0090,006
Science ouverte0,0000,005
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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