Bibliographic record
Abstract
Penelitian ini bertujuan untuk mengeksplorasi peran mitos Gunung Pegat dalam melestarikan lingkungan, memperkuat identitas budaya, dan memandu perilaku manusia dalam menjaga harmoni dengan alam. Mitos Gunung Pegat terdapat di beberapa daerah Indonesia, seperti Gunung Pegat di Ponorogo, Gunung Pegat di Blitar, dan Gunung Pegat di Wonogiri. Dalam penelitian ini lebih berfokus ke Gunung Pegat di Wonogiri. Cerita lisan yang turun temurun dari nenek moyang merupakan bentuk produk budaya dengan makna tersirat—yaitu untuk keberlangsungan alam dan hutan. Metode dalam pengumpulan data yaitu dengan menggunakan studi pustaka disertai dengan wawancara penduduk lokal Wonogiri. Artikel ini merupakan penelitian deskriptif kualitatif dikarenakan objek data berupa satuan-satuan bahasa, kata, dan frasa. Dalam penelitian ini menggunakan paradigma ekokritik yang digagas oleh Greg Garrard. Ekokiritk Garrad menggagas enam sudut pandang yaitu 1) Polusi ( pollution ), 2) Hutan belantara ( Wildness ), 3) Bencana ( Apocalypse ), 4) Tempat tinggal ( Dwellings ), 5) Hewan ( Animals ), dan 6) Bumi ( The earth ). Hasil analisis menunjukkan bahwa mitos ini bukan hanya merupakan cerita turun-temurun, tetapi juga cerminan dari hubungan yang kompleks antara manusia, lingkungan, dan makhluk hidup di sekitarnya. Mitos Gunung Pegat memberikan wawasan tentang kearifan lokal, kepercayaan pada keseimbangan alam, dan nilai-nilai pelestarian lingkungan. Dengan adanya artikel ini semoga bisa menjembatani penelitian yang berkelanjutan mengenai Gunung Pegat di daerah lain dan sebagai bahan referensi mengenai makna yang terdapat dalam tradisi lisan.
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.016 | 0.012 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.040 | 0.015 |
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".