Conserving the Simalungun Language Maintenance through Demographic Community: The Analysis of Taboo Words Across Times
Notice bibliographique
Résumé
The research was intended to describe the use of Simalungun taboo words across times in Simalungun (1930-2021). The language of Simalungun is spoken by people living outside the district of Simalungun, North of Sumatera and other people. This research was carried out in a multi-case descriptive qualitative design. Descriptual qualitative research design was defined as a social science research approach that emphasised the collection, use of inductive thinking and understanding of descriptive data in natural environments. While multi case is defined as a study which is using two or more subjects, settings, or depositories of data (Bogdan & Biklen, 1982). Documentation, interviews and observations of participants were used to collect data on linguistic taboos. The data sources were collected from 45 informants of different ages (1930-2021) and sexes who reside in Pematangsiantar, Pematangraya and Saribudolok. After having analyzed the collected data, the research finding showed that there were 62 words out of 106 the taboo words of ten categories: sexual organ, sexual activity, cursing, swearing, calling people, action, disease, dwelling ghost and name of God which were used stably across time (from 1930 to 2021) in Simalungun are 62 words, out of 106 words.
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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».