Analyse Des Ellipses dans Le Dialogue Des Vidéos Informations de TV5 Monde
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
ABSTRAK Nanda Nurul Huda. NIM. 2123131035. “Analisis Ellipsis dalam dialog video informasi TV5 Monde”. Skripsi. Program Studi Pendidikan Bahsa Prancis. Jurusan Bahasa Asing. Fakultas Bahasa dan Seni. Universitas Negeri Medan. 2017. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui jenis-jenis ellipsis dan struktur kalimat yang menggunakan ellipsis dalam video dari l’émission 7 jours sur la planète di siaran TV5 Monde. Teori yang digunakan adalah teori Hasan dan Halliday (1975) ( dalam Togatorop 2014:17). Penelitian dilakukan di perpustakaan Fakultas Bahasa dan Seni, UNIMED. Metode digunakan yaitu deskriptif kualitatif. Sumber data yang digunakan adalah video yang terdapat dalam acara l’émission 7 jours sur la planète dari siaran TV5 Monde. Teknik yang digunakan adalah teknik menyimak dan mencatat. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa ada 33 ellipsis yang di temukan dalam 8 video, yang terdiri dari 16 jenis kata benda, 9 jenis kata kerja, dan 8 jenis kalimat. Di dalam novel menggunakan ellipsis kata benda karena kata benda bisa digambarkan secara konkret maupun abstrak. Penelitian ini juga menunjukkan 4 struktur kalimat yang menggunakan dalam video. Yaitu : GN, GV, GN + GV, dan GN + GV + GN. Kata kunci : tipe ellipsis, struktur kalimat, video, l’émission 7 jours sur la planète, TV5 Monde.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it