Bibliographic record
Abstract
Stephen E. Ambrose a második világháború eseményeit felidéző számos történeti mű népszerű szerzője ebben a könyvében az amerikai légierő B-24-es nehézbombázóin, az úgynevezett Liberatorokon repülő fiatal hősöknek állít emléket. Ezek az ifjú emberek - legtöbbjük még huszadik életévét sem töltötte be, és a 23-24 évesek már "vénemberek" voltak a szemükben - az Államok legkülönbözőbb vidékeiről és a (egkülönbözőbb társadalmi rétegekbő1 jöttek, zömükben farmer- és munkáscsaládokból származtak, és nemhogy repülőgépet, de sokan még autót sem láttak addigi életükben.És ezek a fiatalok, akik legfeljebb a farmjuktól pár mérföldre lévő középnyugati kisvárosba mentek be a szombat esti táncmulatságra, most pár hónapos kemény kiképzés után a hazájuktól sok ezer mérföldre lévő európai légi támaszpontokról mint pilóták, navigátorok, bombairányzók vagy lövészek indultak nap mint nap 8-10 órás bevetésekre a hatalmas gépmadáron. Ambrose végigkíséri hőseit a zsúfolt, kényelmetlen és balesetveszélyes Liberatorokon végrehajtott, halálos veszedelmeket rejtő küldetéseiken - a gépeknek több mint a felét lelőtte a német légvédelem vagy a vadászok raja, és a hajózók több mint fele megsebesült, fogságba esett vagy meghalt -, és lenyűgöző elevenséggel idézi fel hősiességüket, önfeláldozó bajtár-siasságukat, amellyel hozzájárultak a náci Németország felett aratott végső győzelemhez.A könyv középpontjában az 1944-ben 22 esztendős George McGovern, a Dakota Queen becenevű B-24-es bombázó első pilótája áll, aki később az Egyesült Államok szenátora lett, és 1972-ben harcba indult az elnöki székért is. A vele készített interjúk képezik a könyv gerincét, és kölcsönöznek hitelességet minden sornak.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.005 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.953 | 0.949 |
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".