MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W4391946760 · doi:10.55526/bnl.v3i2.516

PELATIHAN BAHASA REJANG MELALUI PENDOKUMENTASIAN CERITA RAKYAT REJANG LEBONG BAGI REMAJA DI KELURAHAN KARANG ANYAR KABUPATEN REJANG LEBONG

2023· article· id· W4391946760 on OpenAlexaff
Dian Ramadan Lazuardi, M. Syahrun Effendi, Deserli Pajarada Wulan Rahmadan, Reza Mareta Permata Sari

Bibliographic record

VenueBakti Nusantara Linggau Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat · 2023
Typearticle
Languageid
FieldArts and Humanities
TopicLinguistics and Language Analysis
Canadian institutionsWiLAN (Canada)
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Abstrak Bahasa Rejang adalah bahasa daerah yang digunakan masyarakat di wilayah Kabupaten Rejang Lebong yang memiliki ciri khas dan dialek bahasa tersendiri. Permasalahan yang dihadapi mitra adalah kedudukan bahasa Rejang sudah mulai bergeser, remaja kurang peduli dengan penggunaan, dan pelestarian bahasa Rejang. Pemertahaan bahasa Rejang perlu mendapatkan perhatian khusus untuk generasi muda. Masyarakat perlu mendapatkan sosialisasi untuk terus menggunakan bahasa Rejang dalam situasi nonformal. Permasalahan lainnya yaitu generasi muda merasa kesulitan menggunakan bahasa Rejang karena tidak diajarkan sejak dini,bahasa Rejang tidak lagi dimasukkan di dalam muatan kurikulum sekolah. Solusi yang diberikan adalah pelatihan bahasa Rejang melalui pendokumentasian cerita rakyat yang nantinya bisa mewadahi dan membantu remaja dalam membangun dan memahami serta meningkatkan kesadaran penggunaan bahasa Rejang dalam situasi non formal di Kelurahan Karang Anyar Kabupaten Rejang Lebong. Kegiatan yang dilakukan di dalam pelatihan ini berupa kegiatan pembekalan materi mengenai pentingnya pemertahanan bahasa Rejang dan menulis cerita rakyat berbahasa Rejang. Evaluasi akan dilakukan pada akhir kegiatan, bertujuan untuk menilai dan mengukur keberhasilan peserta selama mengikuti pelatihan yang dilaksanakan. Hasil dari kegiatan ini menunjukkan bahwa adanya kesadaran dan usaha peserta untuk melestarikan bahasa Rejang. Terbukti dengan adanya kemauan dan usaha menggunakan bahasa Rejang. Peserta bisa diajak bekerja sama dengan baik di dalam mengubah cerita rakyat berbahasa Rejang.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.051
Threshold uncertainty score0.166

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0030.001
Scholarly communication0.0040.001
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0500.007

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 head0.030
GPT teacher head0.254
Teacher spread0.225 · 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

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2023
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueBakti Nusantara Linggau Jurnal Pengabdian Kepada MasyarakatSame topicLinguistics and Language AnalysisFrench-language works237,207