Press coverage of socio-economic and political issues in Azerbaijan: Last quarter of the 19th – early 20th centuries
Bibliographic record
Abstract
Аннотация к дипломной работе на тему «Социально-экономическая и политическая жизнь Азербайджана в последней четверти XIX – начале ХХ вв. (по материалам прессы)» студента Восточного факультета СПбГУ Гасанова Эльдара Вагифовича В данной дипломной работе исследована политическая и социально-экономическая жизнь Азербайджана в последней четверти XIX – начале ХХ вв. по материалам издаваемых в тот период газет. В ходе исследования были выявлены общие темы, которые больше всего волновали народ, и проведен сравнительный анализ по нескольким из них. Основными проблемами того времени являлась массовая безграмотность населения, отсутствие единого литературного языка, непонимание людей, кем они являются на самом деле. Об этих проблемах повествуют публицисты на страницах газет, призывая простой народ получать образование, развиваться и двигаться вперед. Помимо этого, публицисты рассказывают о развитии экономики, в том числе нефтяной промышленности, земледелия, шелководства. Бакинская нефть еще в конце XIX – начале ХХ вв. играла немаловажную роль в экономике страны и принесла огромную прибыль Российской империи. Структура работы представлена введением, тремя главами,13 параграфами, заключением и списком использованных источников и литературы. В дипломной работе использовано 8 таблиц, 38 источников литературы. Общее количество страниц дипломной работы – 102.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
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".