THE EFFECTS OF LOSING A MOTHER TOWARD JAMES IN CHARLES FORSMAN’S THE END OF THE F***ING WORLD: A PSYCHOANALYTIC STUDY
Bibliographic record
Abstract
Ada banyak hal yang dapat menjadi efek dari trauma seseorang. Efek tersebut dapat memengaruhi kemampuan seseorang untuk berinteraksi dengan orang lain, atau bagaimana seseorang memandang dirinya sendiri. Untuk mengatasi suatu trauma, secara tidak sadar seseorang bisa saja melakukan sesuatu untuk membuatnya merasa lebih baik, sebagai upaya normal yang mungkin dilakukan oleh seseorang untuk melindungi dirinya dari perasaan yang tidak ia inginkan. Penelitian ini bertujuan untuk membahas James, tokoh utama dalam The End of The F***ing World, yang mencoba untuk beradaptasi dengan lingkungannya sebagai akibat dari trauma masa kecilnya. Penelitian ini merupakan penelitian kualitatif, dengan data yang diambil dari novel grafis berjudul The End of The F***ing World karya Charles Forsman. Teori psikoanalisis dari Sigmund Freud akan digunakan sebagai teori utama untuk menganalisis isu utama dari karakter James, khususnya di bagian perkembangan psikoseksual dan mekanisme pertahanan. Penelitian ini mengungkapkan bahwa isu utama James adalah isu Oedipus kompleks dan perasaan diri yang tidak stabil, yang sangat terkait dengan trauma masa kecilnya saat ia menyaksikan ibunya bunuh diri. Kehilangan ibunya juga mempengaruhi kepribadiannya sehingga ia terjebak dalam tahap falus dan menjadi terfiksasi kepada ibunya. Karena James tidak berhasil menyelesaikan tahap falusnya, model tripartitnya menjadi tidak seimbang. Ketika id dalam dirinya mulai menjadi terlalu menuntut, James melakukan mekanisme pertahanannya sendiri, yaitu perpindahan dan represi.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.013 | 0.018 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
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".