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Enregistrement W2996022902 · doi:10.20527/jbsp.v9i2.7477

TINDAK TUTUR EKSPRESIF PUJIAN DAN CELAAN TERHADAP PEJABAT NEGARA DI MEDIA SOSIAL

2019· article· en· W2996022902 sur OpenAlexaff
Riky Marliadi

Notice bibliographique

RevueJURNAL BAHASA SASTRA DAN PEMBELAJARANNYA · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLinguistics and Language Analysis
Établissements canadiensAdvanced Micro Devices (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPraiseSarcasmSocial mediaHumanitiesPopularitySociologyIronyMedia studiesArtPsychologyLiteratureComputer scienceSocial psychologyWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Speech Acts of Praise and Mockery Expressions towards State Officials throughSocial Media. This research was conducted with the aim of describing the formsand funcion of speech acts praise and mockery expressions in Twitter, Instagram,and Facebook. The design of this research used descriptive research withqualitatve approach. The sources oh the data of this research were from the resultof observation in a social media twitter, instagram, and facebook. The formscategorized into praises in terms of the most frequent speakers encountered arepraises with the forms of interjection, praise of God, comparing, appreciating,showing off objects, and joking. Mockery expressions are in terms of speakersfound through social media which are often found in praises with apophasis,unuendo, irony, and sarcasm. In addition to aspects in the field of government, theobject of praises and mockery are: physical, religious, moral, mental, popularity,and integrity conditions. Key words: speech acts, praise expressions, mockery expressions Abstrak Tindak Tutur Ekspresif Pujian dan Celaan terhadap Pejabat Negara di MediaSosial. Penelitian ini dilaksanakan dengan tujuan mendeskripsikan bentuk danfungsi tindak tutur ekspresif pujian dan celaan di media twitter, instagram danfacebook. Penelitian ini menggunakan rancangan penelitian deskriptif denganpendekatan kualitatif. Sumber data penelitian ini berasal dari kumpulan data darimengobservasi media sosial twitter, instagram, dan facebook. Bentuk-bentukdikategorikan menjadi pujian dari segi penutur yang terdapat dalam media sosialyang banyak ditemui adalah pujian dengan bentuk interjeksi, pujian kepada tuhan,membandingkan, mengapresiasi, membanggakan objek, dan kelakar. Tindak tuturcelaan dari segi penutur yang terdapat dalam media sosial yang banyak ditemuiadalah pujian dengan bentuk apofasis, unuendo, ironi, dan sarkasme. Selain aspekdibidang pemerintahan, yang menjadi objek pujian dan celaan, yaitu kondisi fisik,religi, moral, mental, popularitas, dan integritas. Selain aspek dibidangpemerintahan, yang menjadi objek pujian dan celaan, yaitu kondisi fisik, religi,moral, mental, popularitas, dan integritas. Kata-kata kunci: tindak tutur, ekspresif pujian, ekspresif celaan

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,203 · 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'étudeSans objet
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

Citations9
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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