MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W4386747069 · doi:10.21067/jibs.v10i1.8435

INTERFERENSI BAHASA LAMAHOLOT DIALEK LEWOAWAN TERHADAP PENGGUNAAN BAHASA INDONESIA PADA MASYARAKAT DESA LEWOAWANG

2023· article· id· W4386747069 on OpenAlex

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

affAt least one author lists a Canadian institution in the pinned OpenAlex snapshot.

Bibliographic record

VenueJurnal Ilmiah Bahasa dan Sastra · 2023
Typearticle
Languageid
FieldArts and Humanities
TopicLinguistics and Language Analysis
Canadian institutionsEncana (Canada)
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesLinguisticsSpeech recognitionArtComputer sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menjelaskan jenis-jenis interferensi berdasarkan unsur-unsur kebahasaan yang terlibat sebagai akibat dari adanya pengaruh bahasa Lamaholot dialek Lewoawan (B1) terhadap penggunaan bahasa Indonesia (B2) oleh masyarakat Desa Lewoawan. Pengumpulan data dilakukan dengan menggunakan teknik simak bebas libat cakap dan catat. Data yang dikumpulkan berupa kata dan kalimat. Teknik yang digunakan dalam menganalisis data adalah reduksi, penyajian, dan penarikan kesimpulan. Berdasarkan hasil analisis ditemukan bahwa ada beberapa jenis interferensi yang disebabkan oleh masuknya unsur-unsur kebahasaan yang terlibat dari B1 ketika penutur menggunakan B2, yakni interferensi folonologis, dan interferensi sintaksis, dan interferensi leksikal. Interferensi fonologis mencakup perubahan pelafalan fonem /ǝ/ menjadi /ɛ/ dan perubahan bunyi diftong menjadi monoftong. Interferensi sintaksis terjadi karena bahasa Indonesia dituturkan menggunakan struktur kalimat bahasa Lamaholot dialek Lewoawan serta penggunaan partikel penegas. Partikel penegas yang sering dipakai dalam bertutur adalah partikel ka, to, ni dan tu. Partikel ka dipakai untuk menyatakan makna penegasan dalam kalimat interogatif, partikel to dipakai untuk menyatakan rasa ketidakpedulian terhadap apa yang disampaikan, sedangkan partikel ni dan tu menyatakan penegasan terhadap kalimat demonstratif yang mengacu pada tempat. Sedangkan interferensi morfologis mencakup penggunaan kata.

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.

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Scholarly communication, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.530
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0020.002
Meta-epidemiology (broad)0.0020.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0030.001
Open science0.0020.001
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.002

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.

Opus teacher head0.031
GPT teacher head0.253
Teacher spread0.223 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it