Objektifikasi dan Konstruksi Cantik pada Tubuh Perempuan dalam Akun Instagram @ugmcantik dan @unpad.geulis
Bibliographic record
Abstract
Budaya patriarki yang masih saja terus dipelihara menjadikan perempuan berada pada kondisi yang bergantung pada penilaian orang lain ketika mencoba untuk melihat dan mengukur diri mereka mengenai masalah tubuh. Hal ini tergambar pada akun @ugmcantik dan @unpad.geulis.Tujuan dari tulisan ini adalah untuk menganalisis tubuh perempuan dikonstruksi dan diobjekfikasi melalui kedua akun universitas cantik tersebut dengan menggunakan pendekatan deskriptif kualitatif dan metode penelitian Analisis Wacana Kritis Sara Mills. Teknik pengumpulan data dalam penelitian ini adalah dengan mengamati unggahan foto yang ada di akun @ugmcantik dan @unpad.geulis kemudian juga menganalisis komentar yang mendominasi di unggahan foto dan mengkategorikannya apakah komentar tersebut masuk ke dalam bentuk objektifikasi atau konstruksi terhadap tubuh perempuan. Hasil temuan dari penelitian ini adalah dari foto dan komentar yang ada pada kedua akun tersebut praktik objektifikasi dan konstruksi pada tubuh perempuan masih dilanggengkan serta perempuan masih didominasi dan dianggap sebagai objek pasif.
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 | 0.003 | 0.004 |
| 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 | 0.008 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.077 | 0.026 |
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".