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Enregistrement W7123730238 · doi:10.25008/jkiski.v10i2.1218

Framing Analysis of the South China Sea News Conflict in the Malay Media

2025· article· W7123730238 sur OpenAlexaboutno aff
Das’ad Latif, Muhammad Ruslan Ramli, Ballian Siregar

Notice bibliographique

RevueJurnal Komunikasi Ikatan Sarjana Komunikasi Indonesia · 2025
Typearticle
Langue
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoastal Management and Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChinaFraming (construction)HegemonyMalayForeign policyNewspaperSuperpowerInternational relations

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examines the South China Sea conflict involving countries in the region. However, it is not limited to those bordering the South China Sea because other superpower countries are also involved, such as the US, Britain, Germany, Canada, Australia, India. The conflict garnered serious attention from Malay media such as kompas.com (Indonesia), bharian.com.my (Malaysia) and mediamediapermata.com (Brunei). This study sought to inspect how Malay media frame the South China Sea conflict using a qualitative-descriptive approach. Using Entman’s model, it focused on root causes, problem causes, moral judgments, and recommendations. As a result, the three media saw China's claims to the South Sea and its abundant natural resources as the root of the problem. Bharian.com.my added that another root of the problem is China's hegemony in the South Seas. For causes of the problem, they agreed on China’s over-aggression and their patrol warships in the South China Sea. In addition, kompas.com and bharian.com added China's policy requiring foreign ships to report if they pass into the South China Sea. Furthermore, kompas.com also saw the different interests of ASEAN countries and the formation of the AUKUS alliance as the cause of the problem. In terms of moral judgments, they agreed on the need to maintain peace, order and security in the South China Sea. As for the recommendation aspect, they encourage compliance with UN conventions. Then, kompas.com and bharian.com.my also considered the importance of diplomacy at the negotiating table.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,226 · 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
Publié2025
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Résumé présentoui

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