Mood analysis on English script drama of Peterpan story by J.M Barrie
Notice bibliographique
Résumé
This study was conducted to describe and explain the process types of mood analysis that are characterized in the English script drama of Peter Pan story. This study revealed the dominant process type in the scripted drama and also aims to explain the pedagogical implications of the mood analysis. The object of this study is the English script drama of Peter pan story. This study concerned functional grammar, mainly on mood analysis. Some theories relate to the literature, discourse, grammar, drama script and interpersonal meaning itself are used in order to get the objective of this study. The technique of data analysis in this study is a qualitative one. The procedure of collecting data included reading, selecting, identifying, classifying, and interpreting the data. In analyzing, the data are collected by reading, identifying, and classifying them into clauses. The mood analysis is conducted to figure out the type of process in all of the clauses, and then explained each type of process found in the scripted drama. The argumentation is also given to support the comparison between the theories and the analysis. The study found that there are four types of dominant mood found in the scripted drama. The declarative mood is found 80%, the interrogative mood is found 14%, the imperative mood is found 4% and the exclamative mood is found 1%. From the result, it can be concluded that in composing script drama uses a more declarative mood.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».