Analisis Gejala Hiperbola pada Merek Dagang dan Slogan Produk Makanan PT. Indofood
Notice bibliographique
Résumé
Gejala hiperbola pada merek dagang makanan PT. Indofood sangat menarik untuk diteliti. Hal tersebut dikarenakan penemuan pemakaian gaya bahasa hiperbola yang cukup unik pada salah satu produk PT. Indofood yaitu Qtella. Letak gaya bahasa hiperbola pada merek tersebut yaitu pada penggunaan huruf Q sebagai kata ganti dari kata ketela. Selain itu, produk Qtella juga memiliki slogan ‘Jagonya snack keluarga’. Maka dari itu, peneliti ingin menelaah lebih lanjut mengenai temuan lainnya mengenai gejala hiperbola pada merek dagang dan slogan produk makanan PT. Indofood. Tujuan dari penelitian ini yaitu guna mengetahui bagaimana bentuk gejala hiperbola pada merek dagang dan slogan produk makanan PT. Indofood beserta dampaknya. Adapun metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode deskriptif analitif. Penelitian ini menggunakan analisis makna gaya bahasa. Pengumpulan data dalam penelitian ini dilakukan dengan pengamatan dan catat. Artinya, data dalam penelitian ini diperoleh dengan cara mengamati merek dagang atau produk yang diproduksi oleh PT. Indofood Indonesia kemudian mencatat data iklan yang mengandung gaya bahasa. Pertama-tama slogan dan merek dagang diamati, setelah itu dipilih iklan yang mengandung gaya bahasa. Berdasarkan hasil penelitian dapat ditarik kesimpulan, yakni gejala hiperbola pada merek dagang dan slogan produk makanan PT. Indofood diklasifikasikan menjadi 4 gejala hiperbola yaitu hiperbola tipografi, hiperbola makna, hiperbola gambar, dan hiperbola pengucapan.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,007 |
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 ».