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Enregistrement W7132731636

Professor Albert Weiss and the Nuremberg trials

2011· article· W7132731636 sur OpenAlexaboutno aff
Jelena Đ. Lopičić-Jančić

Notice bibliographique

RevueRALF - Repository of the University of Belgrade Faculty of Law · 2011
Typearticle
Langue
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueBalkan and Eastern European Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReferentContext (archaeology)Scope (computer science)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Autor predstavlja rad prof. dr Alberta Vajsa, člana jugoslovenske delegacije pred Međunarodnim vojnim sudom u Nirnbergu u vremenu od 20. novembra 1945. do 1. oktobra 1946. godine. Vajs je tada bio pravni referent Državne komisije za utvrđivanje zločina okupatora i njihovih pomagača, i kao stručnjak za krivično pravo i poliglota, određen je za člana jugoslovenske delegacije. Vajs je pratio suđenje pred Međunarodnim vojnim sudom u Nirnbergu i sarađivao sa savezničkim tužiocima prilikom predaje naših dokumenata o izvršenim nemačkim ratnim zločinima u Jugoslaviji. O svom radu Vajs je poslao Državnoj komisiji za utvrđivanje zločina okupatora i njihovih pomagača u Beogradu preko 200 izveštaja, predloga, analiza, raznih pisama i dopisa. U ovom tekstu su prvi put u našoj literaturi prikazani deo izveštaja, predloga i analiza Vajsa, na osnovu istraživanja i proučavanja njegovih radova koji se nalaze u Arhivu Jugoslavije i koji su bili potpuno nepoznati našoj naučnoj, stručnoj i najširoj javnosti. Navedeni izveštaji su veoma važni kako s pravnog, tako i s političkog aspekta, za proučavanje toka samog suđenja pred Međunarodnim vojnim sudom u Nirnbergu, jer je Jugoslavija bila saveznička država koja je za vreme Drugog svetskog rata pretrpela ogromne ljudske žrtve i ogromna razaranja. Ubrzo po povratku iz Nirnberga 1947. godine Vajs postaje profesor na Pravnom fakultetu Univerziteta u Beogradu.

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)0,067
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,210
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil0,353

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0670,210
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0080,006
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0090,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0690,016

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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,134 · 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

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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