Representasi Imigran dalam Media Pertarungan Perang Dingin Perdebatan Penanganan Imigran Konteks Keamanan
Bibliographic record
Abstract
Pergerakan manusia dari satu tempat ke tempat merupakan hak manusia paling dasar sebagai mahluk. Dengan berpindahnya manusia dari satu tempat ke tempat lain maka dapat dipastikan mereka mendapatkan rezeki atau keuntungan dengan kegiatan yang mereka lakukan. Pemikiran ini menjadi dasar mengapa banyak imigran melakukan perpindahan dari satu tempat ke tempat lain. Tulisan ini ingin melihat representasi imigran dalam isi pesan media massa era pertarungan perang dingin blok barat dan timur? Dengan demikian maka akan diketahui apa biang permasalahan potensi konflik yang mungkin muncul antara imigran dengan orang tempatan. Di samping itu juga akan diketahui prediksi kejahatan (kriminalitas) dan penanganan manajemen imigran ke depan. Teori yang digunakan dalam tulisan ini adalah kajian komunikasi antar budaya, kesadaran budaya kolektif, identitas diri dan analisis isi framing. Dari pembahasan ditemukan bahwa representasi imigran sedemikian buruk dari media massa warisan perang dingin, karena gambaran perang dan penaklukan ditempelkan pada sosok mereka dalam konteks blok timur. Biang konflik ada pada identitas buruk tersebut dan perlu manajemen penangan ketat dengan mengutamakan aspek kemanusian dalam semangat keterbukaan dan pasar bebas yang ada.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.046 | 0.008 |
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".