Capturing Social Issues Through Signs: Linguistic Landscape in Great Malang Schools, Indonesia
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 study aims to analyze the signs associated with social issues in school spaces by using the Linguistic Landscape approach. Data were obtained from 10 public and private schools in Great Malang, Indonesia through photography. The study reports several findings, namely (1) Indonesian schools are monolingual, bilingual, and multilingual with the dominant use of Bahasa, English, Arabic and Javanese, (2) phrases and clauses dominate the appearance of data in linguistic aspects, compared to words. Therefore, they are very effective in mediating messages conveyed in signs, (3) it comprises of eight themes, namely environment, juvenile delinquency, health, discipline, motivation, attitude and behavior, religion, and nationalism, (4) there are 9 out of 18 values of character education, namely hard work, creative, discipline, national spirit, religious, honest, environmental care, reading hobby, and love for peace. In conclusion, Bahasa Indonesia is associated with the symbol of nationalism and language policy, where English, Arabic and Javanese symbolize modernization, Islam, and the local culture, respectively. Furthermore, the themes and values of character education that emerge represent the conditions of the problems faced by students. This finding suggest education through signs, evoke perceptions and attitudes which is used to strengthen character education in schools to solve social problems.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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