Paparan kesopanan berbahasa dalam teks Komsas Melunas Rindu: Aplikasi model Leech (1983) dan Grice (1975)
Notice bibliographique
Résumé
Kajian dengan menggunakan bahan Komsas oleh para pengkaji setakat ini kebanyakannya tertumpu kepada nilai-nilai murni dan masalah pengajaran dan pembelajaran Komsas sebaliknya kurang memberikan tumpuan terhadap analisis kesopanan berasaskan teori linguistik. Bahan sastera diyakini dapat berfungsi sebagai wadah untuk menyemai keinsanan, kebijaksanaan berbicara, kehalusan budi bahasa, sikap dan minda yang positif selain bertujuan untuk menghargai kehidupan. Justeru, kajian ini akan menjelaskan kesopanan berbahasa dalam teks Komsas yang digunakan oleh para murid Tingkatan 4 Zon 4 di negeri Johor, Sabah, Sarawak dan Wilayah Persekutuan Labuan, Malaysia. Kajian ini bertujuan untuk mengklasifikasi dan memetakan struktur peristiwa bahasa berdasarkan dialog yang diujarkan oleh watak utama dan watak sampingannya dalam bab 17 dan 19 novel ini. Kajian ini mengaplikasikan kombinasi Prinsip Kesopanan Leech (1983) dan Prinsip Kerjasama Grice (1975) yang telah membentuk Model Pola Kombinasi Maksim Umum (MPKMU) berdasarkan prinsip tepat, hampir sama dan ekonomis. Terdapat enam pola dalam MPKMU. Hasil dapatan menunjukkan pematuhan terhadap dua pola kombinasi maksim dalam MPKMU, iaitu Pola 1 dan Pola 2 berdasarkan prinsip hampir sama. Pemetaan struktur peristiwa bahasa pula memperlihatkan struktur yang digunakan dalam setiap peristiwa bahasa bervariasi atas faktor objektif komunikasi yang berbeza-beza bagi memanifestasikan kesopanan. Kesimpulannya, kesopanan berbahasa dalam bahan Komsas dapat memberikan pendedahan tentang penggunaan dan pemilihan unsur bahasa yang sesuai agar komunikasi menjadi lebih berkesan dan mendatangkan manfaat kepada semua pihak.
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 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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».