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Enregistrement W567887066 · doi:10.1017/cbo9780511730399.010

Red <i>Rurales</i>: The Destruction Battalions

2010· book-chapter· en· W567887066 sur OpenAlexaff
Alexander Statiev

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2010
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVietnamese History and Culture Studies
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The struggle against banditry cannot be waged separately from class struggle. – Vladimir Shcherbakov, head of the VKP(b) CC Bureau for Lithuania In order to suppress resistance in the western borderlands, the Soviet state armed thousands of local peasants who fought the insurgents side by side with the regular forces. This chapter explains why the government organized militia from populations it mistrusted and investigates the social composition of the Soviet paramilitaries, their motivations to enlist, the difference between the militias operating in the old territories and in the borderlands, and the problems that the government experienced with those in the western regions. The militia suffered from grave flaws and often remained merely an antiguerrilla tool rather than a law enforcement agency, but it was, nevertheless, a vital component of the Soviet pacification. Every government fights guerrillas primarily with its army and police. The army is an appropriate means against rebels operating in large formations, but it is ineffective against fragmented resistance focusing on terror against local administrators. In rebellious rural regions, the army most often is alien, its personnel recruited from all over the country and lacking expertise in local affairs and culture. Unable to identify the insurgents, soldiers vent their frustrations on peasants, thus driving them to support the guerrillas. Police are better suited to counterinsurgency, being submerged in the local milieu, but they usually lack the manpower needed to cover an entire rebellious area, whereas dispersal in garrisons reduces their offensive capabilities and leaves the initiative to the guerrillas.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,197 · 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
GenreAutre

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
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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