Framing Analysis of Village Funding Corruption in Media Suaramerdeka.Com in Central Java, Indonesia, 2019
Notice bibliographique
Résumé
Various corruption cases have occurred in many villages in Central Java, Indonesia. Corruption is mostly carried out by village officials in running the government. One of many factors causing such corruption cases is the existence of village fund assistance. These corruption cases have been published in the mass media, Specifically on online media, i.e. suaramerdeka.com This study aims to look at the media framing of corruption cases that have occurred in Central Java, particularly concerning village funding assistance in various regions through the online media suaramerdeka.com. This study is a constructive paradigm research. The approach method used is qualitative. Meanwhile, the analytical method used is the Robert N. Entman framing analysis model. The findings of this study stated that suaramerdeka.com framed the perpetrators of corruption as village officials. Although it is acknowledged that not all of them are corrupt, the news seems to give the impression that village officials have conducted a lot of corruption. However, on the other hand, the news content of suaramerdeka.com as a local media in Central Java also lacks detail in reporting corruption issues. Moreover, it seems only normative and does not show that it is a strong media in covering corruption cases. The explanation of the news was not very in-depth.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| 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 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 ».