Veteranen Instituut, IPNV, interview 614
Bibliographic record
Abstract
Deze Joodse man woonde voor de oorlog met zijn ouders in Leeuwarden, waar zij een manufacturenzaak hadden. Hij wilde liefst tamboer worden bij het Korps Mariniers, maar vanwege zijn slechte ogen en zijn technische opleiding werd hij in november 1938 stoker derde klas bij de Koninklijke Marine en volgde daartoe de opleiding in Den Helder. In 1939 liepen twee marine-schepen op Nederlandse mijnen bij Terschelling, met tientallen doden tot gevolg. Zelf werd deze man niet lang daarna afgekeurd voor de marine en ging hij naar de koopvaardij. Bij het uitbreken van de oorlog voer hij naar Engeland en ging varen voor de Britten. In oktober 1941 was hij weer welkom bij de Marine, op de trawler Klaasje - nu omgebouwd tot mijnenveger. De vissers aan boord hadden niet veel zin om te varen, maar het was dat óf de gevangenis in. Zo ging het in konvooi naar Canada, Amerika en Jamaica samen met de Britse, Nederlandse en Poolse Marine. Na de oorlog in Leeuwarden hoorde hij pas dat zijn familie van zowel vaders als moederskant was omgebracht in de Duitse kampen.
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 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.058 | 0.005 |
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".