Representasi Imigran dalam Media Pertarungan Perang Dingin Perdebatan Penanganan Imigran Konteks Keamanan
Notice bibliographique
Résumé
Pergerakan manusia dari satu tempat ke tempat merupakan hak manusia paling dasar sebagai mahluk. Dengan berpindahnya manusia dari satu tempat ke tempat lain maka dapat dipastikan mereka mendapatkan rezeki atau keuntungan dengan kegiatan yang mereka lakukan. Pemikiran ini menjadi dasar mengapa banyak imigran melakukan perpindahan dari satu tempat ke tempat lain. Tulisan ini ingin melihat representasi imigran dalam isi pesan media massa era pertarungan perang dingin blok barat dan timur? Dengan demikian maka akan diketahui apa biang permasalahan potensi konflik yang mungkin muncul antara imigran dengan orang tempatan. Di samping itu juga akan diketahui prediksi kejahatan (kriminalitas) dan penanganan manajemen imigran ke depan. Teori yang digunakan dalam tulisan ini adalah kajian komunikasi antar budaya, kesadaran budaya kolektif, identitas diri dan analisis isi framing. Dari pembahasan ditemukan bahwa representasi imigran sedemikian buruk dari media massa warisan perang dingin, karena gambaran perang dan penaklukan ditempelkan pada sosok mereka dalam konteks blok timur. Biang konflik ada pada identitas buruk tersebut dan perlu manajemen penangan ketat dengan mengutamakan aspek kemanusian dalam semangat keterbukaan dan pasar bebas yang ada.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,046 | 0,008 |
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 ».