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Enregistrement W2948382160 · doi:10.36424/jpsb.v3i02.6

ADAPTASI MASYARAKAT DI TUAPEJAT KABUPATEN KEPULAUAN MENTAWAI PROPINSI SUMATERA BARAT

2018· article· en· W2948382160 sur OpenAlexaff
Silvia Devi

Notice bibliographique

RevueJURNAL PENELITIAN SEJARAH DAN BUDAYA · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCultural and Religious Practices in Indonesia
Établissements canadiensWiLAN (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeographyPopulationDemographySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mentawai is an area consisting of several islands. However, there is one island that was initially notoccupied by the Mentawai people. It was Sipora located exactly in Tuapejat. The island was originallyonly used as a stopover for people who cross the island. However, as the region expands and thensearches for the capital region of the Regency, Sipora Island is chosen as a strategic location for theMentawai people who are on another island. In the past, Mentawai was still part of Pariaman Regency.Then this region became one of the transmigration areas of the population both from West Sumatraitself and from the island of Java. Because of the first entry of transmigration, as well as the existenceof Mentawai people from other islands, they mixed together with a variety of customs and habits.Therefore this paper examines the forms of community adaptation in Tuapejat, Mentawai, West SumatraProvince. This paper uses qualitative approach. The data are collected through interview andobservation. The result of the research shows that there is good adaptation ability among the people inMentawai with the newcomers. The first proces of adaptation is done from the family environment. Theadoption of value is first done in the family before family members interact in the wider environmentsuch as the community. Religious and cultural differences are common in Tuapejat society, especiallyfor Mentawai people. Religious and cultural differences are not a problem among them because theygive priority to mutual respect and value for each difference.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,294 · 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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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