KAJIAN GINOKRITIK PADA NOVEL NAMAKU TEWERAUT KARYA ANI SEKARNINGSIH
Bibliographic record
Abstract
Tujuan dari penelitian ini untuk mendeskripsikan bahasa perempuan dan budaya perempuan yang tergambar dalam novel Namaku Teweraut karya Ani Sekarningsih. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode deskriptif kualitatif dengan menggunakan teknik analisis isi. Teknik dan prosedur pengumpulan data menggunakan teknik dokumentasi. Hasil analisis data yang diperoleh dari bahasa perempuan adalah pengarang mengekspresikan pengalaman perempuan dari bahasa berupa (1) Tulisan tersurat yang berwujud bahasa terbuka, bahasa yang mengalir; (2) Tulisan tersirat, bahasa berupa majas; (3) Ekspresi tubuh dalam bahasa perempuan yang meliputi ekspresi tubuh dalam bahasa perempuan melalui bahasa mengalir berupa bahasa yang lemah, tidak berdaya, terbatas, ekspresi tubuh dalam bahasa perempuan melalui bahasa terbuka, ekspresi tubuh dalam bahasa perempuan melalui bahasa terpecah-pecah yang meliputi esabar, tegas, keras, dan cerdas; (4) Unsur multifokal . sedangkan Budaya diproleh (1) Values mencakup nilai moral hubungan manusia dengan dirinya sendiri, manusia dengan sesamanya, manusia dengan Tuhannya; (2) Institusi-institusi yang terdapat dalam novel adalah institusi di luar dan dalam negeri ; (3) Relationship adalah hubungan keluarga kandung, hubungan sosial (sahabat, tempat bekerja), hubungan keluarga pihak suami dan istri lain suami; (4) Metode komunikasi berupa komunikasi yang efektif, komunikasi mendapat perhatian, komunikasi menggunakan indera (tangan, senyuman, tatapan mata, gerakan bahu).
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.022 | 0.004 |
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".