ANALISIS WACANA KOHESI DAN KOHERENSI PADA TEKS CERPEN, TEKS PROSEDUR, TEKS LINGKUNGAN DAN KEMUNGKINAN PEMBELAJARAN DI SEKOLAH
Notice bibliographique
Résumé
Menurut Poerwadarminta (dalam Baryadi, 2002:1) kata wacana berasal dari kata vacana bacaan dalam bahasa Sanskerta. Kata vacana itu kemudian masuk ke dalam bahasa Jawa Kuno dan bahasa Jawa Baru wacana atau bicara, kata, ucapan Kata wacana dalam bahasa Jawa Baru itu kemudian diserap ke dalam bahasa Indonesia menjadi wacana ucapan, percakapan, kuliah, Berbeda halnya dengan pendapat Sumarlam (dalam Widiatmoko, 2015) wacana yang baik adalah wacana yang harus memperhatikan hubungan antarkalimat, sehingga dapat menjaga keterkaitan dan keruntutan antarkalimat. Sejalan dengan pandangan bahwa bahasa itu terdiri atas bentuk dan makna, hubungan dalam wacana dapat dibedakan menjadi dua jenis yaitu hubungan bentuk yang disebut kohesi dan hubungan makna atau hubungan semantis yang disebut koherensi.Noverino (2015) menyatakan bahwa sebagai bentuk wacana buku anak-anak dipandang sebagai media suatu ideologi. Sahdi (2016) menyatakan bahwa kesinambungan topik merupakan cara suatu topik utama dalam suatu klausa maupun kalimat yang tersusun membentuk suatu rangkaian yang sinambung.Menurut Alwi, et al (dalam Nurfitriani, et al, 2018) wacana adalah sebuah rentetan kalimat yang menghubungkan prosisi lain dan membentuk satu kesatuan. Di samping itu, wacana merupakan kesatuan bahasa terlengkap dan terbesar dari kalimat atau klausa dengan kohesi dan koherensi yang tinggi dan berkesinambungan, yang mampu mempunyai awal dan akhir yang nyata, serta dapat disampaikan secara lisan dan tertulis. Sedangkan menurut Hanafiah (2014) wacana adalah komunikasi verbal, percakapan, keseluruhan tutur yang merupakan suatu kesatuan.Wulandari (2012) mengemukakan bahwa topik pada percakapan sehari-hari terkadang muncul dua atau lebih topik diskusi yang berbeda sumber dari topik awal percakapan yang disebut pergeseran topik. Mandia (2015) menyatakan bahwa kurangnya kemampuan mahasiswa dalam menganalsisi wacana pada kohesi dan koherensi yang disebabkan kurangnya kemampuan mahasiswa dalam memadukan kalimat satu dengan kalimat lainnya. Hanafiah (2014)3mengemukakan bahwa siswa telah dapat menentukan kohesi, koherensi.aspek tersebut dapat membangun suatu wacana dapat menyampaiakn pesan kepada pembacaMenurut Siregar (2019) wacana adalah unit bahasa yang terlengkap di atas kalimat yang memiliki konsep, gagasan, pikiran, atau ide yang dapat dipahami oleh pembaca dan pendengar. Sedangkan menurut Kridalaksana (dalam Insani, 2018) wacana merupakan satuan bahasa terlengkap dan satuan gramatikal tertinggi dalam hierarki gramatikal. Sebagai tataran tertinggi dalam hierarki kebahasaan, wacana tidak merupakan susunan kalimat secara acak, tetapi merupakan satuan bahasa, baik lisan maupun tulis. Berbeda dengan pendapat Widyaningrum (2017) wacana merupakan tingkatan yang paling tinggi di dalam hierarki pembicaraan sintaksis setelah frase, klausa dan kalimat. Wacana jua suatu tulisan yang dapat berupa kata, kalimat, paragraf, baba tau beberapa bab.Berdasarkan pendapat para ahli tersebut, dapat disimpulkan wacana adalah ucapan, percakapan, kata, atau kalimat yang menghubungkan posisi lain dan membentuk satu kesatuan bahasa terlengkap dan terbesar dari kalimat atau klausa dengan kohesi dan koherensi yang tinggi dan berkesinambungan.
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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,004 |
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 ».