BERITA KEKERASAN SEKSUAL TERHADAP PEREMPUAN DALAM DUNIA PENDIDIKAN: ANALISIS WACANA KRITIS MODEL SARA MILLS
Bibliographic record
Abstract
Penelitian ini membahas peran wanita pada berita pelecehan seksual di dunia Pendidikan pada detik.com. Tujuan penelitian ini adalah mengungkap tujuan penulis dalam penulisan teks berdasarkan posisi subjekobjek, dan pembacanya. Penelitian ini menggunakan metode deskriptif kualitatif dengan teori model Sarah Mills yang menjadikan wacana feminisme sebagai pusaran kajiannya. Data dalam penelitian ini yaitu ungkapan yang berkaitan dengan analisis wacana model Sara Mills. Sumber data dalam penelitian ini yaitu digunakan adalah berita dengan judul “Kasus Pencabulan yang Bikin Heboh di Jatim, Mas Bechi hingga Bos SPI” pada media massa detik.com. Teknik pengumpulan data pada penelitian ini dilakukan secara purposive. Teknik analisis data dilakukan dengan reduksi data, penyajian data dan penarikan simpulan. Tingkat kekerasan terhadap perempuan sebagai objek masih tinggi. Hal demikian terjadi karena beberapa faktor di antaranya budaya maupun perilaku dari subyek kekerasan. Ini menunjukkan adnya faktor internal dan eksternal. Tiga berita yang dipilih dalam Analisis Wacana Kritis yang menunjukkan penderitaan kaum wanita. Analisis Sara Mills adalah teori yang digunakan dalam analisis wacana kritis ini merupakan ungkapan keberadaan perempuan pada tiga berita tersebut. Perempuan menjadi korban pelecehan seksual.Kata kunci: Analisis Wacana Kritis, Sara Willis
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 | 0.007 | 0.034 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.007 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.031 | 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".