Analyse Des Ellipses dans Le Dialogue Des Vidéos Informations de TV5 Monde
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRAK Nanda Nurul Huda. NIM. 2123131035. “Analisis Ellipsis dalam dialog video informasi TV5 Monde”. Skripsi. Program Studi Pendidikan Bahsa Prancis. Jurusan Bahasa Asing. Fakultas Bahasa dan Seni. Universitas Negeri Medan. 2017. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui jenis-jenis ellipsis dan struktur kalimat yang menggunakan ellipsis dalam video dari l’émission 7 jours sur la planète di siaran TV5 Monde. Teori yang digunakan adalah teori Hasan dan Halliday (1975) ( dalam Togatorop 2014:17). Penelitian dilakukan di perpustakaan Fakultas Bahasa dan Seni, UNIMED. Metode digunakan yaitu deskriptif kualitatif. Sumber data yang digunakan adalah video yang terdapat dalam acara l’émission 7 jours sur la planète dari siaran TV5 Monde. Teknik yang digunakan adalah teknik menyimak dan mencatat. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa ada 33 ellipsis yang di temukan dalam 8 video, yang terdiri dari 16 jenis kata benda, 9 jenis kata kerja, dan 8 jenis kalimat. Di dalam novel menggunakan ellipsis kata benda karena kata benda bisa digambarkan secara konkret maupun abstrak. Penelitian ini juga menunjukkan 4 struktur kalimat yang menggunakan dalam video. Yaitu : GN, GV, GN + GV, dan GN + GV + GN. Kata kunci : tipe ellipsis, struktur kalimat, video, l’émission 7 jours sur la planète, TV5 Monde.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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