PERANAN NINIAK MAMAK DALAM MELESTARIKAN ADAT ISTIADAT MINANGKABAU DITENGAH ARUS GLOBALISASI: STUDI KASUS DI NAGARI PARAMBAHAN DAN NAGARI LABUAH
Bibliographic record
Abstract
Selain memberikan dampak positif dari globalisasi yang terjadi saat ini juga memberikan dampak negatif, yaitu terjadinya pergeseran ditengah-tengah masyarakat, baik itu dari segi sosial, ekonomi dan budaya. Peranan niniak mamak menjadi sangat penting dalam kondisi ini untuk terus melestarikan adat istiadat Minangkabau. Pelastarian adat secara turun temurun dengan sistem konvensional yaitu memberikan pengajaran kepada generasi muda secara langsung dengan kegiatan tatap muka, tentu dalam era gobal ini tidak begitu optimal lagi. Untuk itu perlunya suata upaya dengan pendekatan dengan cara milenial pula yang cocok dengan generasi milenial saat ini. Generasi milenial yang sangat kuat interaksinya dengan teknologi informasi, perlu dipertimbangkan untuk pelestarian adat ini, yaitu pengajaran tentang nilai-nilai adat Minangkabau perlu ditambah dengan memasukan pembelajaran adat istiadat kedalam website atau dapat melalui aplikasi whatsapp pada smartphone, sehingga generasi muda dapat dengan mudah mengaksesnya kapan saja dan dimana saja. Upaya pelestari ini telah dilakukan di Nagari Parambahan dan Nagari Labuah oleh niniak mamak melalui program dari Kerapatan Adat Nagari (KAN) dari kedua nagari tersebut.
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.003 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.002 |
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".