ANALISIS ISI PADA KOLOM KOMENTAR YOUTUBE MUSIK VIDEO ZIVA MAGNOLYA YANG BERJUDUL CUKUP
Notice bibliographique
Résumé
The comment column on platforms such as YouTube creates an MV space as a medium of communication where viewers can actively participate. This content analysis includes discussions, praise, criticism, and sharing personal stories related to the song. Music video. Want to know how netizens respond to the Music Video "Ziva Magnolya - Cukup. To find out how netizens respond to the Music Video "Ziva Magnolya - Cukup, the research used in this study is a descriptive qualitative approach. In this study, content analysis was used. The time of data collection in this study was November 24, 2023. The comment data used was obtained using the scraping technique from the "Google Apps Script" website. dominant group who are proud of the song entitled "cukup" sung by Ziva Magnolya. Netizens in this category show their admiration for the character, lyrics, music quality, and the way Ziva Magnolya performs the song which ultimately makes the listeners feel as if they are drowning and feel a very deep feeling for the song sung by Ziva Magnolya entitled cukup. Research on Ziva Magnolya's music video entitled "Cukup" on the YouTube platform found various responses from the audience. However, most netizens gave comments that they liked the lyrics of the song and liked Ziva Magnolya. Netizens also gave comments that showed emotional levels in the form of happiness and enthusiasm after hearing Ziva Magnolya's song entitled "Cukup" through the Youtube account.
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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,003 |
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 ».