UPAYA PENGEMBANGAN DAN PELESTARIAN WAYANG BEBER PACITAN TAHUN 2002- 2015 M
Bibliographic record
Abstract
Wayang beber adalah wayang tertua yang ada di Indonesia, keberadaannya hanya ada di dua tempat yaitu Pacitan dan Gunung Kidul, perbedaan wayang beber Pacitan dan Gunung Kidul terletak pada alur cerita nya yang berbeda, wayang beber Wonosari memiliki dua cerita yaitu Remen Mangunjaya, dan Jaka Karebet, sedangkan wayang beber Pacitan bercerita tentang Jaka Kembang Kuning. \nNaladerma adalah dalang pertama wayang beber Pacitan. Hingga penelitian ini dilakukan dalang wayang beber Pacitan memasuki generasi ke 13. Masalah besar terjadi ketika wayang beber Pacitan memasuki generasi dalang ke 12 dimana dalang wayang beber mengalami kekosongan, hal tersebut diperparah dengan wayang beber Pacitan yang sulit berkembang. \nPeneliti berusaha menganalisis upaya pengembangan dan pelestarian wayang beber Pacitan tahun 2002-2015,menggunakan pendekatan Budaya. Peneliti menggunakan teori konflik dari Lewis A Coser dan teori tentang komodifikasi. Jenis penelitian ini adalah penelitian lapangan (field Research).Sedangkan metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode penelitian sejarah yang digunakan untuk merekonstruksi peristiwa masa lalu melalui empat langkah yakni heuristik, verifikasi, interpretasi, dan historiografi. \nHasil dari analisis teori serta metode penelitian sejarah tersebut mengungkapkan bahwa upaya pengembangan dan pelestarian wayang beber Pacitan tahun 2002-2015, terfokus pada usaha dalam pengembangan wayang beber Pacitan dan terciptanya Wayang Beber Sakbendino adalah bentuk dari komodifikasi wayang beber untuk masyarakat Islam.
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 | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.054 | 0.010 |
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".