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Enregistrement W4402072768 · doi:10.36869/pjhpish.v9i1.312

EKOKRITIK SASTRA LISAN DALAM MITOS GUNUNG PEGAT DI WONOGIRI

2024· article· id· W4402072768 sur OpenAlexaff
Hendra Aprianto

Notice bibliographique

RevuePangadereng Jurnal Hasil Penelitian Ilmu Sosial dan Humaniora · 2024
Typearticle
Langueid
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCultural and Artistic Studies
Établissements canadiensWiLAN (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Penelitian ini bertujuan untuk mengeksplorasi peran mitos Gunung Pegat dalam melestarikan lingkungan, memperkuat identitas budaya, dan memandu perilaku manusia dalam menjaga harmoni dengan alam. Mitos Gunung Pegat terdapat di beberapa daerah Indonesia, seperti Gunung Pegat di Ponorogo, Gunung Pegat di Blitar, dan Gunung Pegat di Wonogiri. Dalam penelitian ini lebih berfokus ke Gunung Pegat di Wonogiri. Cerita lisan yang turun temurun dari nenek moyang merupakan bentuk produk budaya dengan makna tersirat—yaitu untuk keberlangsungan alam dan hutan. Metode dalam pengumpulan data yaitu dengan menggunakan studi pustaka disertai dengan wawancara penduduk lokal Wonogiri. Artikel ini merupakan penelitian deskriptif kualitatif dikarenakan objek data berupa satuan-satuan bahasa, kata, dan frasa. Dalam penelitian ini menggunakan paradigma ekokritik yang digagas oleh Greg Garrard. Ekokiritk Garrad menggagas enam sudut pandang yaitu 1) Polusi ( pollution ), 2) Hutan belantara ( Wildness ), 3) Bencana ( Apocalypse ), 4) Tempat tinggal ( Dwellings ), 5) Hewan ( Animals ), dan 6) Bumi ( The earth ). Hasil analisis menunjukkan bahwa mitos ini bukan hanya merupakan cerita turun-temurun, tetapi juga cerminan dari hubungan yang kompleks antara manusia, lingkungan, dan makhluk hidup di sekitarnya. Mitos Gunung Pegat memberikan wawasan tentang kearifan lokal, kepercayaan pada keseimbangan alam, dan nilai-nilai pelestarian lingkungan. Dengan adanya artikel ini semoga bisa menjembatani penelitian yang berkelanjutan mengenai Gunung Pegat di daerah lain dan sebagai bahan referensi mengenai makna yang terdapat dalam tradisi lisan.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,639
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,263 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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