“COSMOS” IN THE MUSEUM-MEMORIAL LANDSCAPE OF ZHEZKAZGAN
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
А н н о т а ц и я : В статье на примере региона Жезказган / улытау представлена одна из альтернативных версий со ветского космического наследия в казахстане.именно в этом регионе в окрестностях поселка Байконыр был локали зован «ложный» космодром, давший впоследствии свое имя официальному космодрому в кызылординской области.Здесь проходят «подтрассовые зоны» космических стартов и находятся территории приземления космонавтов и паде ния космического мусора.на основе материалов полевых исследований 2021-2022 гг.дано описание музейных прак тик, мест памяти, а также проведен анализ общих тем, связывающих космическую инфраструктуру и культурный ланд шафт.Авторы используют теоретический концепт пьера нора о местах памяти как маркерах востребованности или невостребованности прошлого.рассматриваются городские ритуалы встречи космонавтов, история первого республи канского музея космонавтики, воспоминания о секретных территориях «ложного» космодрома и о том, как создавался мемориал погибшим космонавтам экипажа «союз11».через анализ космических мест памяти и изменения музейной политики показана динамика отношения местного населения к «грандиозному космическому проекту».исследование показывает, что интерес к космическому наследию региона поддерживается только теми акторами, которые связаны с космической деятельностью: действующими и бывшими военными, журналистами, специализирующимися на косми ческих репортажах.у местных жителей нет потребности сохранять память о событиях, которые для них не являются родной историей.людей, проживающих в зоне падения космического мусора, больше волнует экологическая компен сация за риски, чем связь с космической историей.к л ю ч е в ы е с л о в а :
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.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.002 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.001 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it