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Enregistrement W3014259094

Analisis Perilaku Psikopatik Pada Tokoh Utama Dalam Film “Switch” Karya Frédéric Schoendoerffer

2016· dissertation· id· W3014259094 sur OpenAlexaboutno aff
Khoerul Askahfi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueid
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLegal and Social Justice Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArt
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Film merupakan produk budaya yang tidak hanya sebagai hiburan di masyarakat, tetapi juga sebagai pelajaran terhadap orang di sekitar kita. Salah satu film Perancis yang dapat dijadikan sebagai pelajaran adalah film berjudul Switch karya Frederic Schonderffer. Film ini bercerita tentang seorang perancang busana yang tinggal di Kota Montreal bernama Sophie Malaterre yang sengaja dijebak dalam sebuah kasus pembunuhan oleh Benedicte Serteaux yang memiliki kepribadian Psikopat. Dalam film ini konflik pembunuhan dilatar belakangi oleh motif dendam akibat ketidak adilan yang dialami oleh Benedicte Serteaux. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui latar belakang dan manifestasi perilaku Psikopat oleh tokoh utama dalam film Switch. Penelitian ini menggunakan teori psikoanalisis. Penelitian ini merupakan penelitian deskriptif kualitatif dengan menggunakan teknik studi pustaka serta dokumentasi sebagai metode pengumpulan data, dan teknik deskriptif dalam proses analisis data. Berdasarkan hasil penelitian ini, tokoh utama pada film Switch yaitu Benedicte Serteaux merupakan seorang psikopat jenis charismatic psychopath. Penyebab timbulnya perilaku Psikopat adalah masa lalu yang suram. Manifestasi perilaku Psikopat ada 7 yaitu tidak tanggung jawab, tidak bisa diberi kepercayaan karena ia tidak jujur, kelakuannya anti sosial, kurang mempunyai pertimbangan, tidak mempunyai rasa kasih sayang, sangat egois dan hubungannya dengan orang lain tidak hangat.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,465
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,283 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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