Survei Pemahaman Leksikon Ekologis Bahasa Jawa Pada Mahasiswa PGSD Universitas Sanata Dharma (Tinjauan Ekologi Linguistik)
Notice bibliographique
Résumé
This study examined the use of Lexicons related to ecological lexicons in Javanese that are commonly used by everyday students. This type of research according to Furchan (1982) was a qualitative descriptive research sub-category of survey research. Research subjects were 96 students from Java (Yogyakarta and Central Java). The instrument developed was a questionnaire. Validation of instruments using the expert judgment of Javanese linguists. The results showed students who were ecological lexicon in Javanese were 53.19%, students who did not understand the ecological lexicon of Javanese were 46.81%. More than half of the students still understand the meaning of the ecological lexicon of the Javanese language. The data was followed up with interviews. The results of the interview revealed that students' understanding of the meaning of the ecological lexicon was not entirely appropriate. Some ecological lexicons of Canada are no longer used in terms of the absence of the main factors. First, youth urbanization in Javanese society. Second, the number of speakers is getting smaller. Third, the changing natural factors, climate, and weather are commonly described by the ecological lexicon are not felt by the majority of Javanese people.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 0,005 |
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 ».