Capturing Social Issues Through Signs: Linguistic Landscape in Great Malang Schools, Indonesia
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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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».