Musiikin rooli Suomen ja Neuvostoliiton välisissä sotienjälkeisissä suhteissa
Bibliographic record
Abstract
Tässä tutkielmassa käsitellään kulttuuri- ja musiikinhistoriallisen linssin läpi vuodesta 1944 eteenpäin Suomen ja Neuvostoliiton välillä vallinnutta poliittista tilannetta ja siihen vaikuttaneita toimijoita. Talvi- ja jatkosodan loppu-essa vuonna 1944 Suomen ja Neuvostoliiton suhteet olivat kovilla, ja maiden välillä oli edelleen vahva vihollisase-telma. Kuitenkin heti sotia seuraavien ’vaaran vuosien’ aikana ymmärrettiin, ettei tilanne ollut kestävä, ja todelli-seen rauhanomaiseen yhdessäeloon ja ystävällismielisiin suhteisiin oli päästävä. Erilaisia toimia pantiin välittömäs-ti alulle näiden tavoitteiden saavuttamiseksi (Holmila & Mikkonen 2015). Tutkielman tavoite on kartoittaa yleisellä tasolla mitä näinä kriittisinä vuosina tapahtui, ja mitä tapahtumista seurasi. Neuvostoliitto muistetaan kenties kaikkein parhaiten ideologiansa ja politiikkansa lisäksi esimerkiksi sotilaallisesta mahdistaan. Usein kuitenkin unohtuu, että Neuvostoliitto oli myös vahva kulttuurinen mahti, ja esimerkiksi taiteen rahoitus oli erittäin avokätistä. Kulttuurista muodostuikin kulttuurivaihdon muodossa suuri osa Suomen ja Neuvos-toliiton välisten suhteiden parantamistoimia. Kulttuurivaihdon laajuus ja substanssi vaihteli paljon etenkin vuosina 1944-1960, ja sitä tapahtui lopulta niin musiikin, tanssin, kirjallisuuden, teatterin ja elokuvan, kuin kuvataiteenkin piirissä. Alkuvuosina kuitenkin nimenomaan musiikki oli suurimmassa roolissa, ja vierailevista taiteilijoista suurin osa oli solisteja, säveltäjiä, kapellimestareita ja muita musiikkivaikuttajia (Mikkonen 2019). Suomen ja Neuvostoliiton välistä historiaa on tutkittu perinteisesti esimerkiksi politiikan ja talouden kautta. Tämä tutkielma väittää, että kulttuurilla ja taiteella, etenkin musiikilla, on ollut myös merkittävä rooli Neuvostoliiton ja Suomen keskinäisessä historiankulussa, sekä suhteiden kehityksessä. Neuvostoliiton säveltaideperinteen korkeata-soisuus sekä Suomen nälkä tätä mysteeristä taidemahtia kohtaan saivat aikaan taiteilijavierailuita, joista iloa sai moni, ja jotka saivat niin ikään monella vihan ja katkeruuden tuntemukset ainakin hetkeksi taka-alalle.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.030 | 0.007 |
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".