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Enregistrement W2596498123 · doi:10.26623/themessenger.v3i2.267

Analisis Wacana Kritis Teks Berita Kasus Terbongkarnya Perlakuan Istimewa terhadap Terpidana Suap Arthalyta Suryani pada Media Online

2016· article· en· W2596498123 sur OpenAlexaff
Hetty Catur Ellyawati

Notice bibliographique

RevueJurnal The Messenger · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueEducational Methods and Media Use
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIdeologyInterpretation (philosophy)Context (archaeology)IntertextualityMeaning (existential)LinguisticsVocabularyHumanitiesSociologyPhilosophyHistoryPolitical scienceEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Every choice of meaning is ideologically motivated. Ideology is most effective when its working is least visible. Interpreting ideology in a text can be seen from the choice of vocabulary and its grammatical construction. To analyze it we need to interpret not just the text but also the relationship between text, and its social condition. According to Fairclough, they can be grouped in three steps, those are description, interpretation and explanation. The stage of description is concerned with formal properties of the text, the interpretation is concerned with the relationship between text and its interactions, the explanation is concerned with the relationship between interpretation and social context. This research aims to analysis the coverage about the revealed case of preferential treatment of Arthalyta Suryani, a convicted bribe, at Pondok Bambu detention written by two online media these are detikNews.com and kompas.com by analyzing their appraisal system and their intertextuality. From the data analysis, ideology of the two media about this case can be seen. The data is taken from the news posted on January the tenth to twelfth 2010. The methods used to analyze the data are referential method, substitusional method and abductive inference method. Referential method is to analyze appraisal system and discursivity intertextuality of the text. In order to make the analysis of appraisal system valid, the substitusional method is needed. Then abductive inference method is needed to analyze manifest intertextuality of the text. From the analysis of the data, it can be concluded that every media has its own way to state its ideology. The ideology has closed relation with target market that is the reader. DetikNews.com is strightforward and short news, with incisive vocabulary choices, they are related to news item genre that detikNews.com has, but this media is lack of intertextuality. It makes the news superficial. On the other way, kompas.com has a deep coverage and strong intertextuality, it is suitable for someone who wants comprehensive information.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,002

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,257 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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