MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W2996397802 · doi:10.1163/22102396-05304007

Советские историки-марксисты о Боярской Думе и боярстве в Московском государстве

2019· article· ru· W2996397802 on OpenAlexaboutno aff
Olga Kosheleva

Bibliographic record

VenueCanadian-American Slavic Studies · 2019
Typearticle
Languageru
FieldSocial Sciences
TopicSoviet and Russian History
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsSlavic languagesPolitical scienceLinguisticsHistoryPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Аннотация В данной статье автор продолжает рассматривать историю изучения боярства и Боярской Думы в России (см.: Ольга Кошелева «Историки XIX века о Боярской Думе и о боярстве в Московском государстве» Canadian-American Slavic Studies 52–54 (2018) Pp. 1–22), обращаясь к периоду вторжения марксистской теории в эту тему. Историки-марксисты ставили перед собой цель вписать российскую историю в марксистскую парадигму, что приводило их к противоречивым трактовкам роли боярства в Московском государстве. Их труды не основывались на анализе источников, а являлись схоластическими построениями. Главным являлся тезис о реакционной сущности боярства, которому давались разноречивые объяснения. С 60-х гг. ХХ в. в советской историографии наметился отход от догматичного понимания марксизма, а в 80-е гг. большинством исследователей тема боярства уже лишь формально помещалась в рамки марксистской риторики и разрабатывалась в основном в источниковедческом направлении. Обширный круг проанализированных работ приводит автора к выводу о том, что марксистский подход не внес ничего нового в изучение боярства. Он объективно мешал нормальной работе историков, но, тем не менее, не приостановил ее, а непреднамеренно повернул в иное русло: в сферу источниковедения, где были достигнуты значительные успехи в изучении рассматриваемой темы.

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)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesScience and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.519
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0020.001
Bibliometrics0.0010.003
Science and technology studies0.0020.006
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0020.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.011

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 head0.027
GPT teacher head0.328
Teacher spread0.301 · 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 designNot applicable
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

Citations1
Published2019
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueCanadian-American Slavic StudiesSame topicSoviet and Russian HistoryFrench-language works237,207