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Enregistrement W7024243787

QUARTER LIFE CRISIS SEBAGAI PEMBANGUN UNSUR NARATIF DALAM PENYUTRADARAAN FILM BER-GENRE ROAD MOVIE “KEPALA DUA”

2024· dissertation· id· W7024243787 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueInstitutional Repository ISI Surakarta (Institut Seni Indonesia Surakarta) · 2024
Typedissertation
Langueid
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGamma-ray bursts and supernovae
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuarter (Canadian coin)Road constructionPre school
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

QUARTER LIFE CRISIS SEBAGAI PEMBANGUN UNSUR NARATIF DALAM PENYUTRADARAAN FILM BER-GENRE ROAD MOVIE “KEPALA DUA” (Anfasa Rafi Muhammad, 18148138), Tugas Akhir Karya S-1 Program Studi Film dan Televisi, Jurusan Seni Media Rekam, Fakultas Seni Rupa dan Desain, Institut Seni Indonesia (ISI) Surakarta. 
\nBadan Pusat Statistik (BPS) memproyeksikan jumlah penduduk Indonesia mencapai 275,77 juta jiwa pada 2022. Dari jumlah tersebut kelompok usia yang memiliki jumlah terbanyak adalah kelompok usia 20 – 29 tahun yaitu 44,95 Juta dengan rincian 20-24 sejumlah 22,49 juta penduduk dan 25 – 29 sejumlah 22,46 juta penduduk. Film Kepala Dua menggunakan isu Quarter Life Crisis yang merupakan sebuah kondisi krisis yang dihadapi oleh kelompok usia 20 tahun-an sebagai pembangun unsur naratifnya. Ide tersebut diwujudkan menggunakan pendekatan genre road movie. Genre road movie dipilih karena dianggap sesuai dan mampu untuk menggambarkan sebuah perjalanan hidup seseorang yang sedang berada di fase quarter life crisis. Road movie/Road Films disebut demikian karena menceritakan karakter yang selalu berpindah-pindah tempat dalam suatu perjalanan. Metode penciptaan pada film ini menggunakan tahap pra-produksi, produksi, dan paska-produksi. Proses penciptaan film Kepala Dua Melalui plot cerita yang digerakkan oleh dialog Film Kepala Dua berhasil menyajikan permasalahan yang sangat dekat dengan yang dirasakan pemuda di usia 20 tahun-an, terutama permasalahan antar kekasih.

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, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,309
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0050,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,004

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,228 · 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'étudeObservationnel
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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