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Enregistrement W6993071478

NILAI MORAL DALAM BUKU CERITA ANAK HIKAYATU JUHAWA AL-HIMAR WA HIKAYATU UKHRA KARYA MANSHUR ALI IRABY (Kajian Resepsi Sastra Wolfgang Iser)

2023· dissertation· id· W6993071478 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDigital Library UIN Sunan Kalijaga (Sunan Kalijaga State Islamic University) · 2023
Typedissertation
Langueid
DomaineSocial Sciences
ThématiqueArabic Language Education Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésValue (mathematics)ServantPoetryQuarter (Canadian coin)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tesis ini mengkaji tentang sastra anak, khususnya sastra anak Arab (Arabic Children’s Literature) dalam ranah kajian aplikatif. Tesis ini membahas tentang nilai moral atau nilai karakter yang terdapat dalam buku cerita anak Hikayatu Juha wa al-Himar wa Hikayatu Ukhra karya Manshur Ali Iraby dengan menggunakan teori resepsi sastra Wolfgang Iser, dimana penulis akan memposisikan diri sebagai real reader (pembaca) agar dapat mengeksplorasi nilai-nilai moral yang ada dengan leluasa dan lebih mendalam. Penelitian ini merupakan jenis penelitian kepustakaan atau library research dengan menggunakan metode analisis isi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa nilai moral yang ditemukan dalam buku cerita anak Hikayatu Juha wa al-Himar wa Hikayatu Ukhra berdasarkan resepsi penulis sebagai pembaca (real reader) terbagi menjadi empat bagian sesuai dengan kategori hubungannya, yaitu sebagai berikut: 1) Hubungan manusia dengan Tuhan: berupa nilai moral religius; 2) Hubungan manusia dengan diri sendiri: percaya diri, sabar, tanggung jawab, bersyukur, jujur, kreatif (pikiran dan tindakan), teguh pendirian, rasa ingin tahu, dan teliti; 3) Hubungan manusia dengan sesama: toleransi, demokratis, berbakti kepada orang tua, dan juga peduli sosial; 4) Hubungan manusia dengan lingkungan: memperlakukan makhluk hidup dengan baik, dan menyayangi hewan dengan tulus.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,099
Score d'incertitude au seuil0,331

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0080,003
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0990,027

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,229 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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
Publié2023
Routes d'admission1
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