The application of Mcenery`s classification of bad language words in the Raid Redemption and The Raid 2 : ``Berandal`` Movies
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This paper aimed to find out how McEnery's classification of bad language word was applied in The Raid Redemption and The Raid 2: "Berandal" movies.The first movie soared through the world after being nominated in a Movie Festival in Toronto.The following sequel was also very popular.It expanded the action into prolonged time span and also received positive criticism from the audiences.In these movies, there were a lot of occurrences of Indonesian swear word and uniquely many of those occurrences could fit into McEnery's classification of swear word.Consequently the research problem was formulated as how McEnery's classification of bad language words can be applied in categorizing the occurrences of swearing in the Indonesian language especially in the The Raid Redemption and The Raid 2: Berandal.?This research employed content analysis.The research' object was the theory of Bad Language Word classification proposed by McEnery in 2007.The data in which the main theory would be applied were two well-known Indonesian movies namely The Raid Redemption and The Raid 2: Berandal.Considering that the main discussion was about the bad language that occurred during the movie then the data displayed and discussed in this paper would only be the context and the occurrence of the bad language word itself in form of dialog.The researcher used references from books, online websites, general knowledge, films, and dictionaries to support this study to reveal how McEnery's classification of bad language word is applied.Based on the analysis, the researcher found that only seven out of sixteen categories in a categorization that was proposed by McEnery could fit into the movies.The researcher found that it is important to separate the classifications into subgroups to overcome overlapping problem.Seven categories that occur in both movies are cursing expletive, general expletive, idiomatic set phrase', literal usage denoting taboo referent, pronominal' form with undefined referent, imagery based on literal meaning and figurative extension of literal meaning..
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 découle