Pengaruh Skenario dan Gambar Pada Film “Ayo Pulang Kampung” Terhadap Rasa Nasionalisme Mahasiswa
Notice bibliographique
Résumé
Kreativitas para sineas di Indonesia dapat dikatakan masih statis, dilihat dari minimnya genre-genre film yang ada di tanah air. Kebanyakan genre film di Indonesia hanya seputar drama romantik, komedi, horor, dan seks yag inti ceritanya sama sekali tidak memiliki unsur edukasi (mendidik), jangan hanya kemasan di buat berbeda. Hal ini yang semakin mengurangi pudarny rasa nasionalisme masyarakat Indonesia khususnya dikalangan mahasiswa. Metode dalam penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan metode deskriptif dan verifikatif, yakni hasil penelitian yang kemudian diolah dan diambil kesimpulan. Metode deskriptif untuk menggambarkan permasalahan dan metode verifikatif untuk mengetahui besarnya pengaruh rumusan masalah. Tentunya terdapat pengaruh antara skenario dan gambar pada rasa nasionalisme mahasiswa. Begitu juga antara skenario dan rasa nasionalisme mahasiswa. Berdasarkan pengujian hipotesis skenario dan gambar pada film "Ayo Pulang Kampung" memiliki pengaruh yang signifikan terhadap rasa nasionalisme mahasiswa brodcasting BSI Jakarta.
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 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 | 0,002 |
| 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 | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,039 | 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 ».