Tahap Literasi Media Mahasiswa ke Arah Pemahaman Mesej Patriotisme dalam Filem OLA BOLA
Bibliographic record
Abstract
Seiring dengan ledakan teknologi kini, masyarakat juga perlu memiliki kemampuan tahap literasi media yang tinggi supaya mampu membantu memahami informasi yang betul serta perkembangan media massa secara negatif ataupun positif dan dapat diaplikasikan dengan baik dan bermanfaaat bagi khalayak. Kajian ini menggunakan Filem Ola Bola menjadi pilihan dengan kaitan dengan mengenal pasti tahap literasi media mahasiswa kerana filem ini terdapat banyak mesej tersurat dan tersirat yang diterapkan dan bukan hanya difokuskan kepada sukan bola sepak semata-mata. Objektif pertama kajian ini ialah mengenalpasti tahap literasi media mahasiswa berdasarkan kepada 4 dimensi kemampuan literasi media. Objektif kedua pula ialah tahap literasi media dengan kaitan dengan pemahaman mesej patriotik dalam filem Ola bola. Kaedah metodologi kajian ini ialah menemubual kumpulan fokus mahasiswa Universiti Kebangsaan Malaysia (UKM) seramai 16 orang responden. setiap kumpulan terdiri daripada 5-8 orang. Kajian ini bersandarkan kepada teori kemampuan tahap literasi media Potter yang berfokuskan kepada 4 dimensi iaitu dimensi kognitif, emosi, estetik dan moral. Hasil kajian mendapati kemampuan literasi media dalam kalangan mahasiswa UKM adalah berbeza-beza dan mereka mampu memahami mesej patriotisme dalam filem Ola Bola dengan baik. Daripada keempat-empat dimensi tersebut, mahasiswa UKM memiliki tahap dimensi kognitif yang paling tinggi, estetik di tahap tinggi, moral di tahap sederhana dan emosi tahap y6ang paling rendah.
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.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.041 | 0.011 |
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 itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".