Ciri Khas Nisan pada Makam Belanda di Kota Ternate
Bibliographic record
Abstract
Jejak peninggalan Belanda tidak hanya terlihat dari bangunan-bangunan besar, tapi juga dari struktur kecil seperti makam. Secara umum pembahasan tentang makam Belanda di Indonesia lebih banyak fokus pada Jawa dan Sumatera, akan tetapi masih sangat kurang pembahasan tentang makam Belanda di timur Indonesia termasuk Kota Ternate. Menurut catatan sejarah, Ternate dan sekitarnya adalah daerah tujuan masyarakat dunia karena kehadiran rempah. Padahal ada jejak yang masih tersisa hingga saat ini dan ada data arkeologis yang dapat digali dari makam tersebut. Penelitian ini menggunakan metode kualitatif dengan pendekatan studi kasus serta berpijak pada data utama dari Laporan Pendataan Makam Belanda di Kota Ternate milik Balai Pelestarian Cagar Budaya Maluku Utara yang selanjutnya dianalisis untuk mendapatkan korpus data secara lebih spesifik. Dari korpus data yang ada, diharapkan dapat diketahui siapa saja persona yang dimakamkan serta makna dibalik lambang heraldik yang dibuat pada nisan. Makam yang ada di Ternate secara garis besar dibagi dalam dua periode yaitu VOC dan Hindia Belanda. Hasil yang didapat salah satunya yaitu tentang kondisi politik mempengaruhi bentuk makam yang ada. Jika di awal masa VOC, makam Belanda di Ternate dibuat bagus dengan banyak lambang, maka pada masa berikutnya, makam-makam yang ditemukan bentuknya lebih sederhana karena dari segi bahan, ukuran dan ragam hias tidak serumit makam dari periode VOC.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.030 | 0.005 |
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".