bluuebunny/crossref_metadata_2025_split huggingface dataset:
Gambaran pengetahuan dokter gigi di rsgm ladokgi Tni al r.e martadinata dalam ketepatan penulisan odontogram
Authors: Devi Syaharani Fathiah , Tanjung Rizki , Utama Vanessa 
Published: July 2023

Background: All medical practitioners and dentists are required to create medical records. Medical record writing must be in accordance with established regulations, because it has a very important role as written evidence in court. Odontogram is a part of the dental medical record which contains information about a person's teeth and is a reliable means of identifying teeth. At present not all dentists and dental nurses in Indonesia have properly recorded odontogram medical records, there is still no uniformity in writing or terminology used in odontograms. Purpose: This study aims to obtain an overview of the level of knowledge of dentists at RSGM LADOKGI TNI AL R.E MARTADINATA in odontograms writing accuracy. Method: Descriptive observational study with cross sectional design conducted through online. The data collected from 47 respondents, all are dentists who working in RSGM LADOKGI TNI AL R.E MARTADINATA. A questionnaire used to measure the dentists’ knowledge, it consists of 15 closed-ended questions. Result: Based on the result of research data calculation, 30 respondents (63,8%) have good knowledge (76%-100%), 12 respondents (25,5%) have sufficient knowledge (56%-75%), and 5 respondents (10,7%) have deficient knowledge (less than 55%). Conclusion: Most of the dentists at RSGM LADOKGI TNI AL R.E MARTADINATA have a good knowledge in odontograms writing accuracy.
Candida-related lesions dalam rongga mulut: diagnosis dan strategi penatalaksanaanya
Authors: Kelsi Hartanto Firstine , Yosvara Krysta 
Published: July 2023

Background: Candida–related lesions can present as denture sore mouth intraorally and cheilitis angular extra orally. Some predisposing factors include ill-fitting dentures, malnutrition, and poor oral hygiene. Objective: To determine the proper diagnosis and management of sore mouth dentures and cheilitis angular in patients with ill-fitting dentures and bad oral hygiene. Case report: A 59-year-old male patient presented with a burning sensation on the hard palate and sores at the corners of the lips, which were aggravated by the meal and opening of the mouth. No history of systemic diseases was found. Extra-orally erythema fissure lesions were found surrounded by multiple white areas at the corners of the lips bilaterally and were painful. Intra-oral examination showed erythema macular lesions that extend to the gingiva and palate mucosa that contact the denture base. Nystatin oral suspension combined with fluconazole, and multivitamins as supportive therapy. Educational suggestions such as the replacement of dentures and improve oral hygiene conditions were given. Conclusion: Denture sore mouth and cheilitis angular in this case are caused by Candida albicans related to the insufficient denture and poor oral hygiene. Management for this case by providing causative treatment with single or combine antifungal drugs along with proper communication, instructions, and education regarding the diseases.
The Value of Informal Peace Committees as a Developmental Strategy to Deal with Post-Conflict in Zimbabwe
Authors: Chivasa Norman 
Published: July 2023

In this article, I investigate the extent to which community-based initiatives such as informal peace committees can serve as vehicles for developmental social work practice to promote community empowerment and capacity development in Zimbabwe. The formation of self-initiated peace committees by Zimbabwean communities demonstrates local agency, self-reliance and resilience. This type of local agency resulted in community members working together to unite, participate and form a peacebuilding committee. The study was based on action research data from Ward 8 in the Seke District, in which 42 male and female adults participated. Given the study’s participatory nature, 14 informants took on multiple roles, including co-planning, co-designing and establishing a ward-level peace committee. The findings revealed that informal peace committees have a close relationship with developmental social intervention strategies that seek to deal with development challenges such as poverty, inequality, and violence and, the major one, community development. These attributes reflect the strengths and empowerment potential that developmental social work can explore to increase the impact of informal peace committees at the community level in the Seke District and beyond.
Asupan Zat Besi, Vitamin C dan Konsumsi Tablet Tambah Darah Berhubungan dengan Kejadian Anemia Remaja Putri SMPIT Majmaul Bahrain Bogor
Authors: Alfiah Sarah , Dainy Nunung Cipta 
Published: July 2023

Angka kejadian anemia di Indonesia terbilang masih cukup tinggi. Berdasarkan Riskesdas 2018, prevalensi anemia pada remaja sebesar 32%, artinya 3 dari 10 remaja menderita anemia. Salah datu penyebab anemia pada remaja adalah kurangnya asupan zat besi. Namun disetiap wilayah dimungkinkan terdapat perbedaan factor penyebab. Tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisis hubungan asupan zat besi, asupan vitamin C, kepatuhan konsumsi tablet tambah darah, dan pengetahuan dengan kejadian anemia pada remaja putri di SMP IT Majmaul Bahrain Tenjolaya Bogor. Penelitian ini menggunakan desain cross-sectional dengan sampel 95 orang remaja putri yang diambil dengan cara consecutive sampling. Variabel dependen adalah kejadian anemia, sedangkan variable independent adalah asupan zat besi, vitamin C, kepatuhan konsumsi Tablet Tambah Darah (TTD) dan pengetahuan mengenai anemia. Pengambilan data menggunakan kuesioner dengan teknik wawancara. Analisis statistik menggunakan uji Chi-square. Prevalensi kejadian anemia remaja putri di SMP IT Majmaul Bahrain sebesar 54,7%. Sebagian besar responden memiliki asupan zat besi kategori kurang (54,7%), asupan vitamin C kategori kurang (51,6%). Sebanyak 62,3% responden terkategori tidak patuh dalam mengkonsumsi TTD dan 61,1% responden memiliki pengetahuan tentang anemia kategori kurang baik. Penelitian ini menunjukkan adanya hubungan antara asupan zat besi, vitamin C, kepatuhan konsumsi TTD dan tingkat pengetahuan dengan kejadian anemia pada remaja putri di SMP IT Majmaul Bahrain Bogor.
Burden of Carbapenem Resistant Acinetobacter baumannii Harboring blaOXA Genes in the Indian Intensive Care Unit
Authors: Paneri Manita , Sevta Prashant , Yagnik Vipul D. 
Published: July 2023

Objectives:
The World Health Organization (WHO) mentioned Acinetobacter baumannii as a “priority of concern” in 2017. Acinetobacter baumannii generally infects immunocompromised patients and causes various nosocomial infections in the intensive care unit (ICU) such as bacteremia, meningitis, ventilator-associated pneumonia, other respiratory infections, and surgical site infections. As oxacillinase has weak hydrolysis activity, more work was needed on this class-D beta-lactamase. Hence, the current Systematic review focuses on the A. baumannii’s oxacillinase (Class-D beta-lactamases) enzyme and its variants collected during 2013–2020 in India for complete genome sequencing.

Method:
This Systematic review has been done according to PRISMA guideline 2020. We have used the Bacterial and Viral Bioinformatic Resource Centre (bv-brc.org) system for comparative genome analysis. The protein Basic Local Alignment Search Tool (BLAST) was used to identify similarities between sequences, in which BLOSUM62 was used as a scoring matrix. Clustal-W was used for multiple sequence alignment. A phylogenetic tree of the blaOXA gene family has been constructed using MEGA version 11.

Result:
In India during 2013–2020, for genome sequencing of A. baumannii, the highest number of samples was collected from blood (36%), following the ETA (30%). The average G+C % content was 38.95%. Among the 339 A. baumannii isolates, a maximum of 189 (55.75%) strains caused pneumonia, whereas 113 (33.33%) strains were involved in bacteremia. Carbapenems seemed effective, but resistance against them was higher. Among all A. baumannii genomes, bla-OXA-23 had the highest frequency (314; 92.62%), followed by bla-OXA-66 (241; 71.09%) in India.

Conclusion:
Our findings indicated that a high percentage of A. baumannii strains that produce oxacillinases exist in India, emphasizing the necessity for indigenous molecular surveillance to assist effective management and preventative initiatives. Comparative genomics and next-generation sequencing will offer tremendous potential for tracking and regulating the spread of this dangerous bacterium.
Analisis Sentimen pada Media Sosial Twitter Terhadap Kebijakan Pemberlakuan Pembatasan Kegiatan Masyarakat Berbasis Deep Learning
Authors: Naufal Mohammad Farid , Kusuma Selvia Ferdiana 
Published: July 2023

Kebijakan Pemberlakukan Pembatasan Kegiatan Masyarakat (PPKM) merupakan salah satu kebijakan pemerintah yang diambil untuk menekan laju persebaran Covid19. Tidak setiap kebijakan selalu berdampak positif untuk warga. Oleh sebab itu perlu adanya evaluasi terhadap setiap kebijakan. Saat ini banyak warga yang sering menanggapi kebijakan pemerintah melalui komentar-komentar di media sosial twitter. Komentar-komentar tersebut sebanarnya dapat dijadikan bahan evaluasi terhadap kebijakan yang telah diambil. Namun komentar-komentar tersebut perlu diklasifikasikan dahulu, komentar yang bersentimen positif, negative maupun netral. Proses pengklasifikasian secara manual tentunya akan menyita banyak waktu karena jumlah sangat banyak, bisa ribuah bahkan puluhan ribu. Perlu adanya otimatisasi pengklasifikasin sentimen dari twitter tersebut. Oleh sebab itu penelitian ini berfokus pada otomatisasi analisis sentimen komentar-komentar warga pada media sosial twitter terkait PPKM. Proses otomatisasi analisis sentimen terkait kebijakan PPKM ini berbasis deep learning. Semua data yang telah melalui preprocess dan pelabelan kemudian akan dimodelkan menggunakan algoritma Long Short Term Memory (LSTM). Model dibentuk berdasarkan uji coba paramater yang paling baik menggunakan algoritma grid search. Model yang terbentuk inilah yang digunakan untuk mengklasifikasikan sentimen tweet secara otomatis. Berdasarkan eksperimen yang dilakukan, metode yang diusulkan berhasil mengklasifikasikan 37750 tweet sesuai dengan sentimennya dengan akurasi 87%.
Analisis Algoritma Klasifikasi untuk Memprediksi Karakteristik Mahasiswa pada Pembelajaran Daring
Authors: Yustanti Wiyli , Rochmawati Naim 
Published: July 2023

Keberhasilan pelaksanaan pembelajaran secara daring di masa pandemi dari sisi mahasiswa dipengaruhi oleh faktor eksternal dan internal. Faktor eksternal antara lain ketersediaan sinyal atau jaringan yang baik, kuota internet, serta perangkat penunjang seperti smartphone dan laptop. Selain itu, aspek internal seperti motivasi belajar, budaya belajar, dan kondisi fisik serta psikologi yang baik juga berperan penting dalam keberhasilan proses belajar mahasiswa. Faktor-faktor ini menjadi input untuk membangun model prediksi karakteristik mahasiswa peserta daring. Pada proses pemodelan diawali dengan tahap pre-processing melalui seleksi fitur menggunakan uji independen Chi-Square untuk menentukan variabel yang berpengaruh pada proses prediksi variabel respon. Hasil seleksi variabel independen menghasilkan 16 variabel yang berpengaruh dari total 22 variabel awal. Adapun jenis label pada variabel respon terdiri dari 4 kelompok yaitu mahasiswa aktif dengan fasilitas terbatas, aktif dengan fasilitas baik, pasif dengan fasilitas baik dan pasif dengan fasilitas terbatas. Pada data penelitian ini, distribusi variabel respon termasuk dalam kategori tidak seimbang (imbalanced class) dengan proporsi kelas terkecil adalah 2,20%. Untuk melakukan balancing data digunakan teknik oversampling sebelum tahap pemodelan. Sementara algoritma klasifikasi yang diujicobakan terdiri dari 6 algoritma yaitu Naïve Bayes (NB), Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), Regresi Logistik (LR), K-Nearest Neighbor (KNN), dan Decision Tree (DT). Hasil komparasi kinerja menunjukkan bahwa algoritma Support Vector Machine (SVM) lebih unggul dengan nilai F-1 Score 92,8% dan AUC sebesar 99,01%.
Tuning Hyperparameter pada Gradient Boosting untuk Klasifikasi Soal Cerita Otomatis
Authors: Yuhana Umi Laili , Purwarianti Ayu , Imamah Imamah 
Published: July 2023

Soal adalah susunan pertanyaan yang dibuat untuk menguji keberhasilan dari pembelajaran siswa. Bagi manusia, membedakan soal penjumlahan dengan pengurangan sangat mudah, namun tidak halnya dengan mesin. Mesin membutuhkan pembelajaran untuk mengenali soal cerita apakah termasuk penjumlahan atau pengurangan. Kebutuhan mesin untuk mengenali soal cerita biasanya diterapkan dalam pembuatan sistem E-learning. Berdasarkan dari masalah ini, maka digunakan metode gradient boosting untuk mengklasifikasikan soal cerita. Kelas target atau label dari klasifikasi terdiri dari empat kelas yaitu penjumlahan, pengurangan, perkalian, pembagian, dan campuran. Soal cerita diambil dari buku matematika untuk kelas tiga sampai kelas enam Sekolah Dasar. Guru Sekolah Dasar (SD) melabeli soal cerita, dan dijadikan sebagai dataset untuk pembelajaran dari machine learning. Dataset kemudian di preprocessing, ekstraksi fitur dengan menggunakan TF-IDF dan selanjutnya dibagi menjadi data training dan data testing dengan menggunakan K-fold cross validation dengan nilai K[5,10,20]. Performa metode gradient boosting dalam mengklasifikasikan soal matematika diukur dengan menggunakan akurasi. Akurasi didapatkan dari hasil perbandingan dari label yang diprediksi oleh machine learning dengan label dari pakar yaitu guru SD. Berdasarkan hasil percobaan pada 500 data soal cerita, diperoleh hasil akurasi terbaik sebesar 75,8% pada saat K=20 dengan hyperparameter gradient boosting N_estimator=100, max_depth=9 dan learning rate=0,15.
Klasifikasi Kecanduan Smartphone pada Pelajar Sekolah Menengah Atas menggunakan Metode Machine Learning Berbasis Feature Weighting
Authors: Dewi Ni Kadek Cinthya Bandinithya , Wirdiani Ni Kadek Ayu , Arsa Dewa Made Sri 
Published: July 2023

Kecanduan terhadap smartphone dapat berakibat buruk bagi pelajar. Penelitian ini bertujuan memprediksi kecanduan smartphone di kalangan siswa-siswi SMA dengan menggunakan metode terbaik dari klasifikasi. Klasifikasi dilakukan untuk dapat mendukung pengambilan keputusan terkait masalah kecanduan smartphone. Algoritma C4.5, Naive Bayes (NB), dan K-Nearest Neighbor (KNN) merupakan metode klasifikasi machine learning yang digunakan pada penelitian ini. Metode ini merupakan metode klasifikasi machine learning yang termasuk dalam kategori top 10 dalam menyelesaikan kasus prediksi. Untuk dapat meningkatkan kinerja metode-metode machine learning tersebut, maka dilakukan seleksi atribut sebelum proses klasifikasi menggunakan Forward Selection, Backward Elimination, dan dengan pendekatan korelasi Linear Regression. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode terbaik untuk klasifikasi kecanduan smartphone adalah KNN dengan seleksi atribut menggunakan Linear Regression berdasarkan korelasi weight, yang mana atribut inputan yang berpengaruh secara signifikan terhadap output kecanduan smartphone (Y) adalah umur (X1), durasi penggunaan smartphone (X5), aktifitas (X6), dan kualitas tidur (X7) dengan model K = 44 dan numerical measure = Chebychev, menghasilkan accuracy = 79.03%, precision = 78.79%, recall = 81.25%, AUC = 0.828, dan running times = 1 detik. Output dari penelitian ini menunjukan prediksi dengan menggunakan metode terbaik yaitu presentase tingkat kecanduan siswa dengan tidak kecanduan serta presentase kecanduan smartphone dengan variabel lainnya.
Klasterisasi Dampak Bencana Gempa Bumi Menggunakan Algoritma K-Means di Pulau Jawa
Authors: Wahyu Aan , Rushendra Rushendra 
Published: July 2023

Pulau Jawa merupakan salah satu daerah rawan gempa bumi dan memiliki populasi penduduk yang padat. Dalam hal ini pemerintah diharuskan untuk memberikan perhatian lebih pada penanggulangan bencana khusunya di pulau jawa. Maka dari itu penelitian ini hadir untuk mengetahui dampak gempa bumi berdasarkan tingkat keparahannya dengan cara melakukan klasterisasi data pesebaran dampak bencana gempa bumi (2012 - 2021) dari Badan Nasional Penanggunlangan Bencana (BNPB) menggunakan algoritma K-Means Clustering. Dari penelitian ini ditemukan bahwa dampak bencana dapat dibagi menjadi 4 klaster. Klaster 1 memiliki dampak bencana paling banyak meliputi meninggal, luka, menderita, mengungsi, kerusakan rumah, fasilitas pendidikan, fasilitas kesehatan, fasilitas ibadah, kantor, jembatan, dan kios. Klaster ini memiliki Mean Absolute Error (MAE) senilai 0,017, Mean Square Error (MSE) senilai 0,002, standar deviasi senilai 0,255 dan variance senilai 0,065. Klaster 2 meliputi meninggal, luka, menderita, mengungsi, rumah, fasilitas pendidikan, fasilitas kesehatan, fasilitas ibadah, pada korban menderita, mengungsi, kerusakan rumah dan fasilitas ibadah. Klaster ini memperoleh MAE senilai 0,053, MSE senilai 0,011, standar deviasi senilai 0,249 dan variance senilai 0,062. Klaster 3 meliputi korban luka, menderita, mengungsi, kerusakan rumah, fasilitas pendidikan, fasilitas kesehatan, fasilitas ibadah dan kantor. klaster ini memperoleh MAE senilai 0,102, MSE senilai 0,039, standar deviasi senilai 0,212 dan variance senilai 0,045. Klaster 0 memiliki dampak bencana paling sedikit meliputi kerusakan rumah, fasilitas pendidikan, fasilitas kesehatan, fasilitas ibadah, kantor, dan kios. klaster ini memperoleh MAE sebesar 0,021, MSE senilai 0,005, standar deviasi senilai 0,251 dan variance senilai 0,063.
Ekstraksi Fitur Daun dengan Penerapan Metode Compressive Sensing
Authors: Kusumowardani Fellia Rizki , Budiman Gelar , Saidah Sofia 
Published: July 2023

Daun menjadi salah satu daya tarik manusia untuk melakukan kegiatan berkebun atau kegiatan lain seperti penjualan tanaman karena dari segi bentuk daun yang unik dan karakteristik yang bermacam-macam. Untuk mengetahui karakteristik pada jenis daun dilakukan proses ekstraksi fitur. Tujuan dari ekstraksi fitur ini untuk mengetahui bentuk, tekstur, warna,ukuran, dan nilai yang digunakan sebagai pembeda antara satu objek dengan objek lain. Pada penelitian ini menggunakan 32 citra daun. Metode yang digunakan pada penelitian ini yaitu Compressive Sensing (CS), Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM), dan K-Nearest Neighbour (K-NN). Hasil yang diperoleh menunjukan kualitas dari kompresi ketika dilakukan pengujian dengan menggunakan rasio kompresi, MSE, PSNR, dan akurasi. Didapatkan hasil terbaik ketika menggunakan data latih bernilai 20, data uji bernilai 4, block bernilai 32, baris kompresi bernilai 32, dan resize berukuran 512 512 menghasilkan rasio kompresi bernilai 3,1%, PSNR bernilai 22,1 dB, dan akurasi bernilai 100%.
Data preparation Structure untuk Pemodelan Prediktif Jumlah Peserta Ajar Matakuliah
Authors: Perwitasari Anggi , Septiriana Rina , Tursina Tursina 
Published: July 2023

Salah satu cara yang dapat dilakukan untuk menciptakan proses pembelajaran efektif di kelas adalah dengan cara memprediksi jumlah mahasiswa yang akan mengambil suatu mata kuliah. Prediksi merupakan suatu proses analisis dengan memanfaatkan informasi atau data dimasa lalu untuk menghasilkan suatu perkiraan terhadap suatu kondisi yang akan terjadi di masa mendatang, Proses prediksi dapat dilakukan dengan berbagai teknik, salah satunya yaitu teknik data mining. Dalam melakukan suatu analisis prediksi, tahapan paling utama adalah melakukan persiapan data mentah menjadi data yang berkualitas serta memastikan bahwa data yang diberikan untuk proses seleksi dan transformasi telah bersih yang dikenal dengan data preparation (preparasi data). Tahapan yang dilakukan dalam melakukan preparasi data meliputi data selection (seleksi data), data pre-processing serta data cleaning yang terdiri dari penanganan missing data, penghapusan data duplicate dan feature construction. Skema data preparation diciptakan dan diimplementasikan dengan memanfaatkan Orange Data mining Tools. Hasil dari preparation data diimplementasikan dalam pemodelan analisa prediktif jumlah peserta ajar mata kuliah di Jurusan Informatika dengan menggunakan 4 (empat) algoritma data mining yaitu Naive Bayes, kNN, SVM, dan Neural Network dengan nilai Accuracy, Precision dan Recall cukup tinggi untuk setiap algoritma yang diujikan.
Model Meta Ensemble dan Deep Learning untuk Prediksi Emiten LQ45
Authors: Bunyamin Hendra , Oktavianti Oktavianti , Meyliana Meyliana 
Published: July 2023

LQ (Liquid) 45 merupakan indeks saham yang berisi 45 emiten yang dipilih berdasarkan pertimbangan likuiditas dan kapitalisasi pasar, dengan kriteria-kriteria sebagai berikut: telah tercatat di BEI minimal 3 bulan, aktivitas transaksi di pasar reguler yaitu nilai, volume, dan frekuensi transaksi, jumlah hari perdagangan di pasar reguler, kapitalisasi pasar pada periode waktu tertentu, dan keadaan keuangan dan prospek pertumbuhan perusahaan tersebut. Dengan mengetahui emiten-emiten yang akan masuk ke dalam indeks LQ 45, para investor akan sangat terbantu dalam merencanakan portofolio mereka di masa yang akan datang. Penelitian ini bertujuan membangun model prediksi bagi emiten-emiten yang akan masuk ke dalam LQ 45. Dataset terdiri dari ringkasan saham semua emiten dari 1 Februari 2015 sampai dengan Januari 2022 dan daftar emiten-emiten yang masuk ke dalam LQ 45 dari periode Agustus 2015-Januari 2016 sampai dengan Februari 2022-Juli 2022. Indeks LQ 45 sendiri diperbaharui setiap 6 bulan sekali; oleh karena itu, dalam penelitian ini model prediksi per 6 bulan dibentuk dan dilatih dengan 4-fold cross-validation. Model-model prediksi, yaitu HIVE-COTE 2.0, ROCKET, multi-layer perceptron, stacking recurrent neural networks, dan bi-directional recurrent neural networks memberikan hasil bahwa HIVE-COTE 2.0 HIVE-COTE 2.0 memberikan kinerja terbaik dalam precision, yaitu keunggulan sekitar 9% daripada model-model lainnya dalam memprediksi emiten-emiten jika kriteria yang dipertimbangkan adalah mengurangi false positive. Jika kriteria yang diutamakan adalah menjaga keseimbangan antara mengurangi false positive dan false negative, maka model multi-layer perceptron dengan banyak neuron yang cukup besar (512) juga memberikan F1 score yang lebih tinggi 9% daripada model-model lain dalam memprediksi emiten-emiten yang akan masuk LQ 45.
Dyskurs, poznanie i praktyki społeczne: bogactwo językowej i interakcyjnej powierzchni
Authors: Edwards Derek , Stachowiak Jerzy 
Published: July 2023

Tłumaczenie tekstu Derek Edwards. 2006. “Discourse, cognition and social practices: the rich surface of language and social interaction”. Discourse Studies 8(1): 41–49. https://doi.org/10.1177/1461445606059551.
Psychologia dyskursowa (PD) zajmuje się dyskursem nie tyle jako wytworem czy wyrazem kryjących się za nim lub pod nim myśli bądź stanów mentalnych, tylko jako dziedziną jawnej wytłumaczalności, w której stany psychologiczne są czynione istotnymi. Wyraźnie czerpiąc z analizy konwersacyjnej, PD prowadzi szczegółowe badania empiryczne nad tym, w jaki sposób rzekomo psychologiczne tematy są rozgrywane i kierowane jako część codziennych spraw interakcyjnych mówienia. Krótki przykład ilustruje, jak w trakcie przesłuchania policyjnego intencjonalność działań jest rozgrywana za pomocą sposobów, które stanowią realizację pracy policyjnej. (W przykładzie) wydzielane są stopnie intencjonalności w ich powiązaniu z określonymi działaniami lub składowymi działań oraz w powiązaniu z tym, jak działania są opisywane w sposób, który pozwala rzutować je na to, jak kategorie przestępstw są definiowane przez prawo. Na ogół stany poznawcze są ważne w dyskursie w taki sam sposób, jak ważne w dyskursie jest zainteresowanie uczestników dyskursu kategoriami działań i wytłumaczalnością dotyczącymi okoliczności, w których i ze względu na które są one przywoływane.