Pamięć o wojnie na materiale powieści Wiktora Astafiewa „Przeklęci i zabici” oraz „Wesoły żołnierz”
Bibliographic record
Abstract
Литературное творчество Виктора Петровича Астафьева (1924–2001) богато автобиографическими элементами. Существенное место в его произведениях занимает категория памяти. Писатель, являющийся участником Великой Отечественной войны, запечатлел в своей прозе трагический военный опыт. Главной целью Астафьева не было увековечить героический образ победной войны, укоренившийся в коллективной памяти, но посмотреть на войну через призму индивидуальной памяти с далекой временной перспективы. Эта художественная стратегия реализуется в нашумевших романах Прокляты и убиты (1990–1994) и Веселый солдат (1998). Анализ этих произведений позволяет сделать вывод, что Астафьев не забыл о сталинском тоталитаризме, уничтожившем гуманистические и религиозные ценности. Уважение к правде заставило писателя воссоздать мрачную картину войны, которая по идеологическим причинам была забыта.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.012 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.033 | 0.010 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".