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Enregistrement W6998883830

Between “Germans” and “Jews” : how individuals navigated the language of categorization in Nazi Germany, 1933–1941.

2018· dissertation· en· W6998883830 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueSpectrum Research Repository (Concordia University) · 2018
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEuropean history and politics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAzrieli Foundation
Mots-clésCategorizationNazismPersecutionRhetoricGermanPretextPopulationVocabularyState (computer science)TerminologyObject (grammar)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This thesis examines requests for exemption submitted by German citizens, whom the Nazi regime categorized as “Jews” or “Mixed breeds,” between 1933 and 1941. The petitioners’ vocabulary developed alongside Nazi propaganda; they adopted the regime’s definitions of categories, increasingly defining themselves and their fellow German citizens in racial terms. This thesis seeks to understand and explain how the Nazis defined and enforced racial categories; how petitioners responded to the imposed categorization through legal means; how they used the Nazis’ racial categories as tools to assure their survival; and how their use of the state’s rhetoric impacted the Nazis’ system of racial categorization. \n \nPetitioners not only attempted to contest the categories imposed upon them, but they were also able to strategically use the state’s rhetoric to their advantage. Their objectives were not to question or transform the system-over which they had no power-but rather to maneuver within its constraints. However, to engage the state in a dialogue, they had to pretend to adhere to the Nazis’ “Aryan” state and work within its logic. In their attempts to circumvent state-led persecution by resisting and negotiating their status using the state’s rhetoric, the petitioners might have contributed to the crystallization of categories and the system of racial classification, and they might have unintentionally enabled the authorities to redefine the population along certain categorical lines. This sheds light on how categories are created and maintained in an interactive process between “top” and “bottom” and how and why state-imposed categories can gain traction on the ground.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil0,134

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0120,018
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,002
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,283 · 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
Publié2018
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Résumé présentoui

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