Bibliographic record
Abstract
Monografia została obmyślona w momencie, gdy rozważania nad Rosją, jej historią, kulturą czy mentalnością nagle stały się niepopularne w polskim dyskursie naukowym, a jednocześnie pozostają niezwykle potrzebne i mają szansę odegrać ważną rolę społeczną, pomagając czytelnikom w uchwyceniu istotnych cech charakteryzujących kulturowo-społeczną i ideową przestrzeń rosyjską. […] Tom odznacza się wielogłosowością, dyferencjacją tematyki i metodologii oraz różnym stopniem szczegółowości, a jednocześnie jest zaskakująco spójny, ponieważ wydobywa nieoczywiste aspekty systemowości i niesystemowości, które okazują się zdumiewająco sobie bliskie. W różnorodnych przykładach negacji zastanych form autorzy zbioru wykazali bowiem odniesienia do tych samych kategorii: prawdy, szczerości, autentyczności i prawa indywidualizacji przeżycia. dr hab. Monika Sidor, prof. KUL Tom stanowi potrzebną, bardzo wartościową publikację, radykalnie poszerzającą wiedzę o współczesnej kulturze rosyjskiej w jej pozasystemowych emanacjach, które – jak przekonują Autorzy – są istotnym głosem młodego pokolenia Rosjan niewpisujących się w oficjalną propagandowo-polityczną, agresywną narrację władz państwowych bądź świadomie sprzeciwiających się unifikującym tendencjom współczesnej kultury masowej. dr hab. Andrzej Dudek, prof. UJ
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.016 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.009 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.022 | 0.002 |
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".