Discovering solidarity through expressive speech act in The Sister Diary podcast
Bibliographic record
Abstract
ENGLISH: \n \nThis study discusses expressive speech acts used in video podcasts on Youtube. This study investigates “Discovering Solidarity through Expressive Speech Acts in the Sister Diary Podcast.” The purpose of this study is to determine the types of expressive speech acts that reflect solidarity in the Youtube Podcast video. \n \n\tThis study uses a qualitative approach because this analysis is in descriptive form. The data source in this study comes from the Youtube Podcast video. The descriptive method was used to analyze the data using Searle (1975) theory to investigate the types of expressive speech acts. Then, describe the expressive speech act of speakers to reflect solidarity using by Laitinen and Pessi (2014) theory. The data was obtained from two videos on the Dear Media Studio podcast channel, entitled Johnny & Darian Orlando on the Toronto vs. LA Debate, New Music and Project & A day in the life of a Disney Channel Star - Ruby Rose and Nadia Turner. \n \nThe research findings show that there are six types of expressive speech acts, namely: expressive for thanking 4 data, expressive for apologizing 1 data, expressive for congratulating 5 data, expressive for greeting 2 data, expressive for wishing 3 data, and expressive for attitude 4 data. Speakers mostly use expressive speech acts of congratulation. Expressive speech acts that reflect solidarity consist of common belief, feelings of cohesion, willingness to help each other, and a system of values and norms. The use of solidarity of common belief 3 data, the solidarity of feeling cohesion 2 data and solidarity of willingness to help each other & systems of values and norms only once. The use of solidarity of common belief is the most dominant. It is recommended for further researchers with the same topic to apply several other expressive speech act theories, not only focusing on one theory but also on several other theories to complete the research. \n \nINDONESIA: \n \nPenelitian ini membahas tindak tutur exspresif yang digunakan dalam video podcast di Youtube. Studi ini menyelidiki “Menemukan Solidaritas Melalui Tindak Tutur Exspresif dalam Podcast Sister Diary.” Tujuan dari penelitian ini untuk mengetahui jenis tindak tutur exspresif yang mencerminkan solidaritas dalam video Podcast Youtube. \n \nPenelitian ini menggunakan pendekatan kualitatif karena analisa ini dalam bentuk deskriptif. Sumber data dalam penelitian ini berasal dari video Podcast Youtube. Metode deskriptif digunakan untuk menganalisis data menggunakan teori Searle (1975) untuk menyelidiki jenis-jenis tindak tutur exspresif. Kemudian, mendeskripsikan tindak tutur exspresif penutur yang mencerminkan solidaritas menggunakan teori Laitinen and Pessi (2014). Data diperoleh dari dua video dalam channel podcast Dear Media Studio yang berjudul Johnny & Darian Orlando on the Toronto vs. LA Debate, New Music and Project & A day in the life of a Disney Channel Star Ruby Rose and Nadia Turner. \n \nTemuan penelitian menunjukkan bahwa ada enam jenis tindak tutur expressive, yaitu: expressive untuk terima kasih 4 data, expressive untuk meminta maaf 1 data, expressive untuk mengucap selamat 5 data, expressive untuk sapaan 2 data, expressive untuk keinginan 3 data, dan expressive untuk sikap 4 data. Tindak tutur ekspresif mengucapkan selamat sebagian besar lebih dominan digunakan oleh penutur. Penggunaan tindak tutur expressive yang mencerminkan solidaritas terdiri dari keyakinan yang sama, keterikatan perasaan, kesediaan untuk saling membantu, nilai dan norma yang sama. Penggunaan solidaritas dengan keyakinan yang sama 3 data, penggunaan solidaritas keterikatan perasaan 2 data dan penggunaan solidaritas kesediaan untuk saling membantu & nilai dan norma yang sama 1 data. Penggunaan solidaritas dengan keyakinan yang sama paling dominan sering digunakan. Direkomendasikan untuk peneliti selanjutnya dengan topik yang sama untuk menerapkan beberapa teori tindak tutur expressive lainnya, tidak hanya berfokus pada satu teori tetapi juga pada beberapa teori lain untuk menyempurnakan penelitian. \n \nARABIC: \n \nتبحث هذه الدراسة عن أفعال الكلام التعبيرية المستخدمة في فيديو بودكاس على يوتيوب. تبحث هذه الدراسة في "العثور على التضامن من خلال أفعال الكلام التعبيري في بودكاس Sister Diary . الغرض من هذه الدراسة هو لمعرفة عن أنواع أفعال الكلام التعبيرية والتعبيرات الذاتية للمتحدث التي تعكس التضامن في بودكاس على يوتيوب. \n \nتستخدم هذه الدراسة المدخل النوعية لأن تحليل في شكل وصفي. مصدر البيانات في هذه الدراسة هي من فيديو بودكاس على يوتيوب. استخدام الباحثة الطريقة الوصفية لتحليل البيانات باستخدام نظرية ( ۱۹۷۵Searle) للتحقيق في أنواع أفعال الكلام التعبيرية. ثم صف أفعال الكلام التعبيرية للمتحدثين التي تعكس التضامن باستخدام نظرية (۲۰14Laitinen & Pessi ). لتحقيق أنواع و تعبيرات الذاتية للمتحدث الذي يعكس التضامن في فيديو بودكاس على يوتيوب. الحصول على البيانات من فيديو على قناة بودكاس Dear Media Studio بعنوان : Johnny & Darian Orlando on the Toronto vs. LA Debate, New Music and Project & A day in the life of a Disney Channel Star Ruby Rose and Nadia Turner. \n \nونتائج البحث هو يكون ستة أنواع من أفعال الكلام التعبيرية وهي: تعبير عن شكر 4 بيانات، تعبير عن الاعتذار ۱ بيانات، تعبير عن التهنئة 5 بيانات ، تعبير عن تحية ۲ بيانات، تعبير عن الإرادة ٣ بيانات، تعبير عن بيانات الموقف 4. تعبير تهنئة في الغالب أكثر استخدامًا من قبل المتحدثين. يتكون استخدام أفعال الكلام التعبيرية التي تعكس التضامن من نفس الاعتقاد ، والتعلق بالمشاعر ، والاستعداد لمساعدة بعضنا البعض ، ونفس القيم والمعايير. استخدام بيانات التضامن مع نفس المعتقد 3 ، واستخدام بيانات الشعور بالتضامن والتعلق 2 واستخدام التضامن والاستعداد لمساعدة بعضنا البعض ونفس القيم والمعايير 1 البيانات. استخدام التضامن مع نفس الاعتقاد هو الأكثر انتشارًا. يوصى للباحث الإستمرار بنفس الموضوع بتطبيق العديد من نظريات التعبيرية الأخرى، ليس فقط التركيز على نظرية واحدة ولكن أيضًا على العديد من النظريات الأخرى لإكمال البحث.
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 | 0.004 | 0.019 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
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".