MétaCan
Menu
Back to cohort

От Великой революции до Большого террора —Судьба бывших нижегородских левых эсеров и анархистов в послереволюционный период

2009· article· ru· W2109274878 on OpenAlexvenueno aff
В. П. Сапон

Bibliographic record

VenueCross-cultural communication · 2009
Typearticle
Languageru
FieldEngineering
TopicMilitary Technology and Strategies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

Великая Российская революция, кульминацией которой стали события 1917–1918 гг. , вовлекла в политический процесс сотни тысяч представителей «простонародья»: именно молодые рабочие, крестьяне, мещане приняли активнейшее участие в свержении самодержавия, в «конструировании» структур демократической власти, созидании основ новой жизни. Наиболее радикальные и энергичные из них составили костяк организаторов и руководителей крайних левых партий и организаций России: большевиков, левых эсеров, максималистов, анархистов. Казалось, что именно эти политические силы, совместными усилиями ликвидировавшие буржуазно-демократический режим осенью 1917 года, предложили российским трудящимся наиболее эффективные средства решения наболевших общественных проблем, указали наиболее короткие пути к осуществлению идеалов свободы и социальной справедливости. В реальности же сравнительно короткий исторический отрезок длиной в одно человеческое поколение, началом которого стала Великая революция, завершился «эпохой Большого террора». Причем, жертвами политического террора оказались как сами «организаторы победы» – большевики, так и многие их бывшие союзники по «левому блоку». О судьбе ряда эсеров-интернационалистов и анархистов, которые играли видную роль в революционно-освободительном движении в Нижегородской губернии, мы и хотели бы рассказать в этом докладе.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Scholarly communication, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesResearch integrity
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.403
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0020.002
Scholarly communication0.0010.003
Open science0.0030.001
Research integrity0.0020.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.019
GPT teacher head0.302
Teacher spread0.283 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designTheoretical or conceptual
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2009
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueCross-cultural communicationSame topicMilitary Technology and StrategiesFrench-language works237,207