Усна історія українських переселенців до Канади: перша хвиля імміграції \n(The Oral History of Ukrainian Migrants to Canada: the First Wave of Immigration)
Bibliographic record
Abstract
Автором розглянуто проблему збереження різноманітної джерельної бази історії української еміграції до Канади. Відсутність у багатьох випадках комплексних архівних даних висувають на перший план джерельну цінність спогадів емігрантів. Спомини переселенців, зіставлення подій, їх аналіз дають можливість отримати ніде незархівовану, не зафіксовану в жодному документі, але об’єктивну картину життя перших українських емігрантів. Розглянуто можливість застосування методів усної історії (oral history) як засобів для збору нових історичних даних. Вказано на важливість привернення уваги громадськості створення бази даних «живої історії» для всіх хвиль української еміграції до Канади. \n(The author explores the problem of preservation of the diverse source base of the history of Ukrainian emigration to Canada. In many cases, the absence of a complex data archive increases the source value of emigrants’ memories. Their reminiscences, comparisons of events, their analyses give an opportunity to get the true, not archived in any way or documented picture of life of the first Ukrainian emigrants. The paper examines the possibility of appliance of methods of oral history as tools for gathering new historical data. The author stresses the importance of drawing the attention of the society to creation of a ‘live history’ database for all waves of Ukrainian emigration to Canada.)
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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 teacher head, 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".