Analyse sémiologique des symboles traditionnels dans les discours politiques en Indonésie
Bibliographic record
Abstract
Cette thèse traite de l’utilisation des symboles traditionnels dans la vie politique indonésienne. Nous nous sommes intéressés à l’exploitation de ces symboles dans la manière de présenter les discours politiques au sein de la communauté. Notre travail de recherche durant la période des élections de 2014 montre que le sujet de la légitimité est présent au cœur des discours électoraux. L’incorporation et l’utilisation des symboles traditionnels au sein des discours sont efficaces pour attirer l’attention du peuple et pour obtenir un soutien électoral. Les partis politiques, les hommes politiques et la Commission électorale à l’échelle locale exploitent ces symboles et les personnages mythologiques pour faire passer leurs messages aux citoyens. La plupart de politiciens prennent délibérément l’image de ces figures mythologiques pour servir leurs propres intérêts. Les hommes politiques profitent du réseau de parenté pour créer une légitimité culturelle en tant que leaders choisis pour la communauté. Ils essayent de retracer leurs liens généalogiques avec les grands personnages de l’histoire en les arborant ainsi dans leurs discours électoraux à travers les médias. Cette exploitation est authentifiée par la croyance populaire selon laquelle seuls les individus de grandes familles (balung gedhé) issues de la royauté peuvent devenir leurs leaders. Certaines des pratiques culturelles sont aussi organisées dans des lieux sacrés par les politiciens pour asseoir leur légitimité au sein de la communauté locale et à travers lesquels les citoyens reconnaissent leur supériorité. Ces manières dont les hommes politiques produisent leurs discours sont vivaces à l’intérieur de la communauté qui est toujours en attente de la présence d’une personne ayant la qualité d’une figure messianique qui va apporter la prospérité à la communauté.
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 | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.000 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".