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 machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.018
Threshold uncertainty score0.060

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.005
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0060.016
Scholarly communication0.0110.006
Open science0.0010.004
Research integrity0.0020.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0180.005

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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
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