The interpretation of the causes and the phenomenon of the Russian Revolution 1917 by Russian religious philosophers and publicists of the first quarter of the 20th century (based on the collection of articles “Iz glubiny”)
Bibliographic record
Abstract
В.А.Чернышёв Российский экономический университет имени Г.В.Плеханова, 115054 г.Москва, Российская Федерация Осмысление причин и феномена революции 1917 г. русскими религиозными философами и публицистами первой четверти XX в. (по материалам сборника статей «Из глубины») В данной работе на основе материалов сборника статей «Из глубины» проведен анализ и интерпретация взглядов русских религиозных мыслителей на революционные процессы в России 1917 г.Актуальность данного исследования обусловлена недостаточным вниманием к сборнику «Из глубины» со стороны научного сообщества как к источнику, позволяющему определить оценку русской революции 1917 г., данную ей наиболее выдающимися представителями религиозно-философской мысли первой четверти XX в.Результаты исследования показывают, что философы трактовали революцию как катастрофу, всеобъемлющий кризис и бунт против Бога, повлекшие разрушение государства.Главными виновниками революции ими были названы оторвавшаяся от народа интеллигенция, отдельные исторические деятели (Г.Е.Распутин, Л.Н.Толстой,
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 | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
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".