Discovering solidarity through expressive speech act in The Sister Diary podcast
Notice bibliographique
Résumé
ENGLISH: \n \nThis study discusses expressive speech acts used in video podcasts on Youtube. This study investigates “Discovering Solidarity through Expressive Speech Acts in the Sister Diary Podcast.” The purpose of this study is to determine the types of expressive speech acts that reflect solidarity in the Youtube Podcast video. \n \n\tThis study uses a qualitative approach because this analysis is in descriptive form. The data source in this study comes from the Youtube Podcast video. The descriptive method was used to analyze the data using Searle (1975) theory to investigate the types of expressive speech acts. Then, describe the expressive speech act of speakers to reflect solidarity using by Laitinen and Pessi (2014) theory. The data was obtained from two videos on the Dear Media Studio podcast channel, entitled Johnny & Darian Orlando on the Toronto vs. LA Debate, New Music and Project & A day in the life of a Disney Channel Star - Ruby Rose and Nadia Turner. \n \nThe research findings show that there are six types of expressive speech acts, namely: expressive for thanking 4 data, expressive for apologizing 1 data, expressive for congratulating 5 data, expressive for greeting 2 data, expressive for wishing 3 data, and expressive for attitude 4 data. Speakers mostly use expressive speech acts of congratulation. Expressive speech acts that reflect solidarity consist of common belief, feelings of cohesion, willingness to help each other, and a system of values and norms. The use of solidarity of common belief 3 data, the solidarity of feeling cohesion 2 data and solidarity of willingness to help each other & systems of values and norms only once. The use of solidarity of common belief is the most dominant. It is recommended for further researchers with the same topic to apply several other expressive speech act theories, not only focusing on one theory but also on several other theories to complete the research. \n \nINDONESIA: \n \nPenelitian ini membahas tindak tutur exspresif yang digunakan dalam video podcast di Youtube. Studi ini menyelidiki “Menemukan Solidaritas Melalui Tindak Tutur Exspresif dalam Podcast Sister Diary.” Tujuan dari penelitian ini untuk mengetahui jenis tindak tutur exspresif yang mencerminkan solidaritas dalam video Podcast Youtube. \n \nPenelitian ini menggunakan pendekatan kualitatif karena analisa ini dalam bentuk deskriptif. Sumber data dalam penelitian ini berasal dari video Podcast Youtube. Metode deskriptif digunakan untuk menganalisis data menggunakan teori Searle (1975) untuk menyelidiki jenis-jenis tindak tutur exspresif. Kemudian, mendeskripsikan tindak tutur exspresif penutur yang mencerminkan solidaritas menggunakan teori Laitinen and Pessi (2014). Data diperoleh dari dua video dalam channel podcast Dear Media Studio yang berjudul Johnny & Darian Orlando on the Toronto vs. LA Debate, New Music and Project & A day in the life of a Disney Channel Star Ruby Rose and Nadia Turner. \n \nTemuan penelitian menunjukkan bahwa ada enam jenis tindak tutur expressive, yaitu: expressive untuk terima kasih 4 data, expressive untuk meminta maaf 1 data, expressive untuk mengucap selamat 5 data, expressive untuk sapaan 2 data, expressive untuk keinginan 3 data, dan expressive untuk sikap 4 data. Tindak tutur ekspresif mengucapkan selamat sebagian besar lebih dominan digunakan oleh penutur. Penggunaan tindak tutur expressive yang mencerminkan solidaritas terdiri dari keyakinan yang sama, keterikatan perasaan, kesediaan untuk saling membantu, nilai dan norma yang sama. Penggunaan solidaritas dengan keyakinan yang sama 3 data, penggunaan solidaritas keterikatan perasaan 2 data dan penggunaan solidaritas kesediaan untuk saling membantu & nilai dan norma yang sama 1 data. Penggunaan solidaritas dengan keyakinan yang sama paling dominan sering digunakan. Direkomendasikan untuk peneliti selanjutnya dengan topik yang sama untuk menerapkan beberapa teori tindak tutur expressive lainnya, tidak hanya berfokus pada satu teori tetapi juga pada beberapa teori lain untuk menyempurnakan penelitian. \n \nARABIC: \n \nتبحث هذه الدراسة عن أفعال الكلام التعبيرية المستخدمة في فيديو بودكاس على يوتيوب. تبحث هذه الدراسة في "العثور على التضامن من خلال أفعال الكلام التعبيري في بودكاس Sister Diary . الغرض من هذه الدراسة هو لمعرفة عن أنواع أفعال الكلام التعبيرية والتعبيرات الذاتية للمتحدث التي تعكس التضامن في بودكاس على يوتيوب. \n \nتستخدم هذه الدراسة المدخل النوعية لأن تحليل في شكل وصفي. مصدر البيانات في هذه الدراسة هي من فيديو بودكاس على يوتيوب. استخدام الباحثة الطريقة الوصفية لتحليل البيانات باستخدام نظرية ( ۱۹۷۵Searle) للتحقيق في أنواع أفعال الكلام التعبيرية. ثم صف أفعال الكلام التعبيرية للمتحدثين التي تعكس التضامن باستخدام نظرية (۲۰14Laitinen & Pessi ). لتحقيق أنواع و تعبيرات الذاتية للمتحدث الذي يعكس التضامن في فيديو بودكاس على يوتيوب. الحصول على البيانات من فيديو على قناة بودكاس Dear Media Studio بعنوان : Johnny & Darian Orlando on the Toronto vs. LA Debate, New Music and Project & A day in the life of a Disney Channel Star Ruby Rose and Nadia Turner. \n \nونتائج البحث هو يكون ستة أنواع من أفعال الكلام التعبيرية وهي: تعبير عن شكر 4 بيانات، تعبير عن الاعتذار ۱ بيانات، تعبير عن التهنئة 5 بيانات ، تعبير عن تحية ۲ بيانات، تعبير عن الإرادة ٣ بيانات، تعبير عن بيانات الموقف 4. تعبير تهنئة في الغالب أكثر استخدامًا من قبل المتحدثين. يتكون استخدام أفعال الكلام التعبيرية التي تعكس التضامن من نفس الاعتقاد ، والتعلق بالمشاعر ، والاستعداد لمساعدة بعضنا البعض ، ونفس القيم والمعايير. استخدام بيانات التضامن مع نفس المعتقد 3 ، واستخدام بيانات الشعور بالتضامن والتعلق 2 واستخدام التضامن والاستعداد لمساعدة بعضنا البعض ونفس القيم والمعايير 1 البيانات. استخدام التضامن مع نفس الاعتقاد هو الأكثر انتشارًا. يوصى للباحث الإستمرار بنفس الموضوع بتطبيق العديد من نظريات التعبيرية الأخرى، ليس فقط التركيز على نظرية واحدة ولكن أيضًا على العديد من النظريات الأخرى لإكمال البحث.
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 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 | 0,004 | 0,019 |
| 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 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».