From New York to Moscow and Kyiv: The Wartime Social Life of the Death Toll for Babyn Yar
Notice bibliographique
Résumé
The article makes the case for writing the history of the social life of death tolls from genocide. If we trace which death tolls circulated, and how, and what those calculations or estimates meant to the people expressing, transmitting, or receiving them, past information transfers are revealed, as are today’s gaps in documentation. The approach can also help to assess how much contemporaries were interested, during and after genocide. The article writes some pages of the earliest history of the social life of the death toll for Babyn Yar in Kyiv. Six weeks after the massacre of late September 1941, two New York-based news agencies told their subscribers that 52,000 Jews had been killed. Newspapers in the US, Canada, and the UK ignored the figure, until the Soviet media mentioned it. For almost five months, the latter and even the Soviet Commissariat of Foreign Affairs used this number in speaking of the massacre. All this contrasted with those internal Soviet reports that are available for this period, before the Red Army’s recapture of Kyiv in early November 1943. One report in December 1941 approximated the official SS figure for the main massacre, of 33,771 – it spoke of 30,000 Jews. Otherwise, internal official Soviet estimates were higher. Eventually, the very high Soviet number 100,000 made its debut, in a report by the Communist Party. In all, in the unoccupied Soviet hinterland, there was a numerical disparity between published figures and internal estimates. Once back in Kyiv, the NKVD, proclaiming guesswork as a fact, quickly promoted the notion that 100,000 people had been murdered at Babyn Yar, and this became the official minimum in early 1944.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,007 |
| Communication savante | 0,010 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».