stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
Atletik pada Paralimpiade Musim Panas 2024 – Lompat jauh Putra
Hasil > T64

The event features both T64, T62 and T44 classified athletes.
T64 athletes have an absence of one leg below the knee and use a prosthetic running leg. T44 athletes have mild limb loss, muscle weakness or restrictions in the legs who don't use any prosthetics.
Rekor
Sebelum kompetisi ini, rekor dunia, Paralimpik, dan wilayah yang ada adalah sebagai berikut:
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Rekor Dunia |  Mpumelelo Mhlongo (RSA) | 7.07 |  Dubai | 7 April 2024 |
| Rekor Paralimpiade |  Mpumelelo Mhlongo (RSA) | 6.80  |  Tokyo | 31 Agustus 2021 |
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Rekor Dunia |  Stylianos Malakopoulos (GRE) | 7.23 |  Bremen | 18 Mei 2023 |
| Rekor Paralimpiade |  Stylianos Malakopoulos (GRE) | 7.04  |  Tokyo | 1 September 2021 |
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Rekor Dunia |  Markus Rehm (GER) | 8.72 |  Rhede | 25 Juni 2023 |
| Rekor Paralimpiade |  Markus Rehm (GER) | 8.21  |  Rio de Janeiro | 17 September 2016 |
Hasil
Final dalam klasifikasi ini berlangsung pada 4 September 2024. After three jumps, the top eight athletes progressed to the final series of jumps.
| Peringkat | Atlet | Negara | Percobaan> 1 | Percobaan> 2 | Percobaan> 3 | Percobaan> 4 | Percobaan> 5 | Percobaan> 6 | Hasil | Catatan |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 1  | Markus Rehm |  Jerman | 7.83 | 8.04 | 7.78 | 8.04 | 8.13 | 7.59 | 8.13 |  |
| 2  | Derek Loccident |  Amerika Serikat | 7.57 | 7.79 | 7.41 | 7.37 | 7.76 | x | 7.79 |  |
| 3  | Jarryd Wallace |  Amerika Serikat | 7.17 | x | 7.21 | x | 7.49 | 7.27 | 7.49 |  |
| 4 | Dimitri Pavade |  Prancis | 7.43 | 6.74 | 7.04 | x | x | x | 7.43 |  |
| 5 | Mpumelelo Mhlongo |  Afrika Selatan | 6.89 | 7.04 | 6.86 | 6.92 | 7.12 | 6.85 | 7.12 | WRT44 |
| 6 | Noah Bodelier |  Jerman | 4.56 | 6.75 | 6.47 | 6.95 | 6.68 | 6.98 | 6.98 |  |
| 7 | Stylianos Malakopoulos |  Yunani | 6.62 | 6.14 | 6.67 | 6.64 | 6.49 | 6.81 | 6.81 |  |
| 8 | Marco Cicchetti |  Italia | 6.55 | 6.29 | 6.62 | 6.56 | x | 6.63 | 6.63 |  |
| 9 | Trenten Merrill |  Amerika Serikat | x | 6.26 | 6.41 |  |  |  | 6.41 |  |
Garam Reinecke

| --- | --- |

Nama
Nama IUPAC Kromat(1-), diaminatetrakis- (tiosianato-N)-, amonium, (OC-6-11)-
Nama lain amonium tetratiosianato- diamminakromat(III), Garam Reinecke,  amonium reineckat
Penanda
Nomor CAS: 13573-16-5
3DMet: {{{3DMet}}}
Nomor EC: 
Nomor RTECS: {{{value}}}
CompTox Dashboard (EPA): DTXSID10894851 
Sifat
Rumus kimia: C4H12N7OCrS2 
Massa molar: 354,42 g/mol   
Penampilan: padatan berwarna merah tua
Densitas:  ? g/cm3, ?
Titik lebur: 270 °C  
Titik didih: dekomposisi  
Kelarutan dalam air: larut dalam air panas
Struktur
Geometri koordinasi: oktahedral
Momen dipol: 0 D
Bahaya
Bahaya utama: beracun
Frasa-R: 20/21/22
Frasa-S: 36
Senyawa terkait
Kecuali dinyatakan lain, data di atas berlaku pada suhu dan tekanan standar (25 °C [77 °F], 100 kPa).

Referensi

Garam Reinecke adalah senyawa kimia yang memiliki rumus NH4[Cr(NCS)4(NH3)2].H2O. Senyawa kristal berwarna merah tua ini larut dalam air mendidih dan etanol.
Struktur

Atom kromium dikelilingi oleh enam atom nitrogen dalam geometri oktahedral, sedangkan ligan NH3 mempunyai konfigurasi trans. Garam ini berkristalisasi dengan satu molekul air. Ia pertama kali dilaporkan pada tahun 1863.
Menurut Organic Syntheses, NH4[Cr(NCS)4(NH3)2] dibuat dari perlakuan lelehan NH4SCN (sekitar 145–150 °C) cair dengan (NH4)2Cr2O7.
Garam ini pernah digunakan secara meluas untuk mengendapkan amina primer dan sekunder. Ia juga beraksi dengan senyawa Hg2+, menghasilkan senyawa berwarna merah ataupun endapan merah.
Pengklasteran k rata-rata

Pengklasteran k rata-rata (bahasa Inggris: k-means clustering) adalah algoritma untuk membagi n pengamatan menjadi k kelompok sedemikian hingga tiap pengamatan termasuk ke dalam kelompok dengan rata-rata terdekat (titik tengah kelompok). Hasilnya adalah pembagian pengamatan ke dalam sel-sel Voronoi. Pengklasteran k rata-rata meminimalkan ragam dalam klaster (kuadrat jarak Euklides, bukan jarak Euklides biasa).
Permasalahan ini sulit secara komputasi (NP sulit). Namun, algoritma heuristik yang efisien dapat mencapai optimum lokal dengan cepat.
Algoritma ini memiliki hubungan yang renggang dengan algoritma k tetangga terdekat, algoritma pemelajaran mesin yang cukup terkenal dan sering disalahartikan dengan k rata-rata karena kemiripan namanya. Penerapan pengklasifikasi 1 tetangga terdekat ke titik tengah kelompok yang didapatkan oleh k rata-rata dapat mengelompokkan data baru ke dalam kelompok yang sudah ada. Cara ini disebut sebagai pengklasifikasi sentroid terdekat atau algoritma Rocchio.
Penjelasan

Diberikan himpunan pengamatan (x1, x2, ..., xn) dengan tiap pengamatan berupa vektor riil berdimensi d. Pengklasteran k rata-rata bertujuan untuk membagi n pengamatan ke dalam k (≤ n) kelompok S = {S1, S2, ..., Sk} sedemikian hingga ragam dalam kelompok minimum. Secara matematis, tujuan algoritma ini adalah
dengan μi adalah titik tengah (rata-rata) dalam himpunan Si.
Sejarah

Algoritma K rata-rata ditemukan oleh beberapa orang: Lloyd (1957, 1982), Forgey (1965), Friedman dan Rubin (1967), serta McQueen (1967). Ide pengklasteran pertama kali ditemukan oleh Lloyd pada tahun 1957. Namun, hal tersebut baru dipublikasikan pada tahun 1982. Pada tahun 1965, Forgey juga memublikasikan teknik yang sama sehingga terkadang dikenal sebagai Lloyd–Forgy pada beberapa sumber.
Algoritma

Algoritma pengklasteran k rata-rata adalah sebagai berikut.
Pilih k buah titik tengah secara acak.
Kelompokkan data sehingga terbentuk k buah kelompok dengan titik tengah tiap kelompok merupakan titik tengah yang telah dipilih sebelumnya.
Perbarui nilai titik tengah tiap kelompok.
Ulangi langkah 2 dan 3 sampai titik tengah semua kelompok tidak lagi berubah.
Proses pengklasteran data ke dalam suatu kelompok dapat dilakukan dengan cara menghitung jarak terdekat dari suatu data ke sebuah titik tengah. Perhitungan jarak Minkowski dapat digunakan untuk menghitung jarak antara 2 buah data.
Pembaruan titik tengah dapat dilakukan dengan rumus berikut:
dengan µk adalah titik tengah kelompok ke-k, Nk adalah banyak data dalam kelompok ke-k, dan xj adalah data ke-j dalam kelompok ke-k.
Peragaan algoritma k rata-rata biasa (naif)
1. k "rata-rata" awal (dalam kasus ini, k = 3) ditaruh secara acak dalam domain data (ditunjukkan berwarna).
2. k kelompok dibuat dengan memasukkan tiap pengamatan ke dalam kelompok dengan rata-rata terdekat. Pembagian ini menunjukkan diagram Voronoi dari rata-rata tersebut.
3. Titik tengah tiap kelompok menjadi rata-rata baru.
4. Langkah 2 dan 3 diulangi sampai konvergensi tercapai.
Kelebihan dan kekurangan

Algoritma k rata-rata memiliki kelebihan berikut:
Mudah untuk diimplementasikan dan dijalankan;
Membutuhkan waktu relatif singkat;
Mudah diadaptasi; serta
Mmum digunakan.
Algoritma k rata-rata memiliki kekurangan berikut:
Sebelum algoritma dijalankan, k buah titik diinisialisasi secara acak sehingga pengklasteran data yang dihasilkan dapat berbeda-beda. Jika nilai acak untuk inisialisasi kurang baik, hasil pengklasteran pun menjadi kurang optimal.
Algoritma ini dapat terjebak dalam masalah yang disebut curse of dimensionality (kutukan dimensi). Hal ini dapat terjadi jika data pelatihan memiliki dimensi yang sangat tinggi (jumlah dimensi adalah jumlah atribut sederhananya).
Jika hanya terdapat beberapa titik sampel data, cukup mudah untuk menghitung dan mencari titik terdekat dengan k titik yang diinisialisasi secara acak. Namun, jika terdapat banyak sekali titik data (misal satu miliar buah data), perhitungan dan pencarian titik terdekat akan membutuhkan waktu yang lama. Proses tersebut dapat dipercepat dengan struktur data yang lebih rumit seperti pohon kD atau hashing.
Batasan k rata-rata adalah model pengklasterannya. Model ini menanggap bahwa tiap kelompok berbentuk bola yang terpisah sehingga rata-ratanya bergerak menuju titik tengah bola (kelompok). Tiap kelompok dianggap memiliki ukuran yang mirip agar pengklasteran bisa benar (berhasil). Seperti algoritma pengklasteran lainnya, hasil k rata-rata menggunakan anggapan tertentu. Algoritma ini bekerja baik untuk set data tertentu, tetapi bisa bekerja buruk untuk set data lain.
Penerapan

Sebagai algoritma pengklasteran, algoritma k rata-rata memiliki banyak penerapan. Menurut tujuannya, penerapan algoritma k rata-rata dibagi menjadi dua sebagai berikut.
Penerapan > Pengklasteran untuk memahami

Pengklasteran untuk pemahaman bertujuan menghasilkan kelompok-kelompok yang terdiri dari objek-objek dengan ciri-ciri yang serupa, seperti halnya manusia mengelompokkan objek-objek.
Penerapan dalam biologi
Penerapan dalam bisnis
Penerapan dalam temu balik informasi
Penerapan > Pengklasteran sebagai alat

Pengklasteran bertujuan untuk mengelompokkan himpunan data yang besar untuk memudahkan analisis data atau pengolahan data lebih lanjut. Untuk tujuan ini, titik tengah kelompok memegang peran lebih berarti.
Kompresi data multimedia
Rangkuman data
Variasi

Terdapat beberapa algoritma yang merupakan pengembangan/variasi dari algoritma k rata-rata.
k rata-rata++
k medoid
Pengirisan biner k rata-rata
Bacaan lanjutan

Dasarathy, Belur V., ed. (1991). Nearest Neighbor (NN) Norms: NN Pattern Classification Techniques. ISBN 978-0-8186-8930-7.
Shakhnarovich, Gregory; Darrell, Trevor; Indyk, Piotr, ed. (2005). Nearest-Neighbor Methods in Learning and Vision. MIT Press. ISBN 978-0-262-19547-8.
Konvergensi k rata-rata
Pengklasteran k rata-rata vs pengklasteran EM pada set data buatan ("tikus"). Kecenderungan k rata-rata untuk membuat kelompok yang sama besar menyebabkan hasil yang buruk untuk set data ini. Namun, EM menggunakan distribusi Gauss untuk menangani perbedaan jari-jari kelompok dalam set data.
Kuantisasi vektor warna yang ada dalam citra di bawah ke dalam sel Voronoi dengan k rata-rata
Citra berwarna dua saluran: merah dan hijau (untuk ilustrasi)
Blokir (internet)

Untuk kebijakan pemblokiran di Wikipedia bahasa Indonesia, lihat Wikipedia:Kebijakan pemblokiran.
Contoh pesan blokir di Wikipedia.
Blokir adalah aksi yang diambil untuk menghentikan orang tertentu mengakses informasi  atau mengakses suatu situs. Jika sebuah situs web mengaktifkan pemblokiran berdasarkan alamat IP pengguna, blokirnya dapat mempengaruhi pengguna lain yang menggunakan alamat IP sama. Beberapa pengguna yang diblokir mencoba untuk menghindari pemblokirannya dengan membuat akun yang lain atau menggunakan proxy server dan menggunakan vpn (virtual private network).
Pemblokiran juga dapat mengacu untuk memblokir akses kepada web server berdasarkan alamat IP pengguna.
Efek

Pengguna yang diblokir mungkin tidak bisa mengakses konten suatu situs web, seluruhnya atau sebagian, yang biasanya terjadi ketika mekanisme sensor dan/atau penyaring bertanggung jawab kepada pemblokiran tersebut.
Pemblokiran internet di Indonesia > Peraturan pemerintah

Kementerian Komunikasi dan Informatika Republik Indonesia berupaya untuk bertindak secara tegas segala situs yang bermuatan negatif dalam Peraturan Menteri No 19 tahun 2014 tentang Penanganan Situs Internet Bermuatan Negatif.
Berikut adalah hal-hal yang dapat diblokir oleh pemerintah:
Bab II pasal 3 yang mengatakan bahwa pemerintah, lembaga pemerintah, penyelenggara jasa akses internet, dan masyarakat bisa berperan dalam menindak situs yang bermuatan negatif
Bab III pasal 4 ayat 1 mempunyai kewenangan untuk menindak situs Internet bermuatan negatif yang terdiri dari kegiatan pornografi dan kegiatan ilegal lainnya. Kegiatan lainnya yang dimaksud dalam ayat 1 huruf b merupakan suatu kegiatan ilegal yang pelaporannya berasal dari kementerian atau lembaga pemerintahan yang dianggap berwenang sesuai ketentuan perundang-undangan.
Bab IV pasal 5 ayat 3 dan 4 lembaga pemerintah dan masyarakat dapat melaporkan situs bermuatan negatif yang kemudian ditindaklanjuti oleh Direktur Jenderal
Bab IV pasal 10 c adalah terkait dengan masalah privasi, pornografi anak-anak, kekerasan, SARA, dan muatan negatif yang bisa berdampak luas.
Pemblokiran internet di Indonesia > Vimeo

Berdasarkan surat permintaan Kementerian Komunikasi dan Informatika Republik Indonesia pada 9 Mei 2014, Tim Trust+ memblokir situs berbagi video Vimeo. Tim Trust+ merupakan tim yang berasal dari perusahaan milik pemerintah yaitu Telkom Indonesia. Alasan pemblokiran situs Vimeo pada saat itu menurut Menteri komunikasi yang saat itu menjabat yaitu Tifatul Sembiring dikarenakan secara eksplisit berisi konten pornografi. Tindakan pemerintah tersebut menuai protes dari masyarakat sehingga pada 12 Mei 2014, situs Vimeo dapat diakses lagi oleh masyarakat.
Pemblokiran internet di Indonesia > Situs media Islam

Berdasarkan rekomendasi dari Badan Nasional Penanggulangan Terorisme, maka Kementerian Komunikasi dan Informatika Republik Indonesia melakukan pemblokiran terhadap beberapa situs media Islam dengan alasan dugaan bahwa di situs tersebut telah dilakukan penyebaran paham radikalisme. Pemblokiran tersebut dilakukan berdasarkan surat dari surat dari Badan Nasional Penanggulangan Terorisme No. 149/K.BNPT/3/2014. Namun, pemblokiran tersebut menuai protes dari Badan Pengurus Pusat Mahasiswa Pecinta Islam (BPP MPI). Mereka menilai bahwa pemblokiran terhadap media Islam tersebut sudah melanggar undang-undang yang berlaku di Indonesia.
Pemblokiran internet di Indonesia > Situs musik ilegal

Pemerintah Indonesia berusaha untuk memblokir situs musik ilegal yang dapat merugikan pemusik Indonesia. Hal ini terkait dengan laporan dari beberapa pemusik Indonesia yang datang ke DPR untuk melaporkan masalah pengunduhan musik secara ilegal. Pihak DPR yang menerima kedatangan mereka adalah Priyo Budi Santoso. Pemusik yang datang pada saat itu adalah Ahmad Dhani, Syahrini, dan Mulan Jameela. Para pemusik tersebut menuntut agar DPR mendesak pemerintah untuk memblokir semua situs unduhan ilegal. Dhani berpendapat bahwa masyarakat Indonesia tidak tahu bahwa mengunduh lagu secara gratis merupakan suatu tindakan ilegal dan tindakan tersebut akan mematikan pemusik dan pencipta lagu di Indonesia. Berdasarkan dengan banyaknya laporan mengenai pengunduhan lagu secara ilegal dari para pelaku industri musik, Gatot S. Dewabroto kepala Pusat Informasi dan Humas Kementerian Komunikasi dan Informatika Republik Indonesia mengatakan bahwa mulai April 2012 lalu sampai saat ini Kementerian Komunikasi dan Informatika Republik Indonesia telah memblokir 20 situs pengunduhan musik ilegal. Penyedia situs unduhan ilegal telah melanggar Undang-undang Informasi dan Transaksi Elektronik (ITE) pasal 25 tentang informasi elektronik dan dokumen elektronik yang disususn menjadi karya intelektual, situs Internet, dan karya intelektual yang ada didalamnya dilindungi sebagai hak kekayaan intelektual berdasarkan ketentuan peraturan perundang-undangan. Pada Juli tahun 2011 pemerintah telah mengeluarkan deklarasi pemblokiran situs unduh lagu ilegal dengan para pelaku industri musik. Pemblokiran ini dilakukan pada bulan April karena pemerintah harus melakukan sosialisasi terlebih dahulu kepada masyarakat. Dalam melakukan pemblokiran situs unduh lagu ilegal, pemerintah melakukan beberapa tahapan yaitu sosialisasi, pemblokiran, dan melakukan tindakan kepada penyedia layanan situs pengunduhan ilegal. Beberapa situs yang diblokir pemerintah di antaranya yaitu gudanglagu.com, gudanglagu.net, mp3lagu.com, warungmp3.com, pandumusica.info dan musik-corner.com.
Pemblokiran internet di Indonesia > Situs judi

Kementerian Komunikasi dan Informatika Republik Indonesia menyatakan telah melakukan pemutusan akses atau pemblokiran terhadap 566.332 konten di ruang digital yang memiliki unsur perjudian, termasuk akun platform digital dan situs yang membagikan konten terkait kegiatan perjudian. Kominfo menyatakan pemblokiran tersebut bukan menjadi satu-satunya solusi pemberantasan judi daring. Lebih lanjut, Kominfo menyebutkan beberapa tantangan dalam menangani kebijakan pemblokiran situs yang secara hukum telah diatur dalam Undang-Undang Informasi dan Transaksi Elektronik. Kominfo menyebut akan terus mendorong peningkatan literasi digital melalui program Gerakan Nasional Literasi Digital untuk membentengi masyarakat Indonesia dari berbagai konten negatif di ruang digital. Maka dari itu, kominfo menekankan upaya pemberantasan perlu dilakukan oleh seluruh elemen baik pemerintah, masyarakat, dan pelaku industri.
Kesehatan mental Yesus

Pertanyaan apakah Yesus sebagai tokoh dalam sejarah berada dalam kesehatan mental yang baik telah disoroti oleh beberapa psikolog, filsuf, sejarawan dan penulis. Orang pertama yang mempertanyakan kewarasan Yesus secara luas dan terperinci adalah psikolog Prancis Charles Binet-Sanglé, kepala dokter di Paris dan penulis empat jilid La Folie de Jésus. Pandangan tersebut meraih pendukung dan lawan.
Opini yang menantang kewarasan Yesus

Charles Binet-Sanglé mendiagnosa Yesus terkena paranoid agama:
Singkatnya, alam halusinasi Yesus, seperti yang dideskripsikan dalam Injil-injil ortodoks, membuat kami menyatakan bahwa pendiri agama Kristen tersebut mengidap paranoid agama. (vol. 2, p. 393)
Pandangannya diamini oleh psikiater dan ahli saraf asal New York, William Hirsch [de], yang pada tahun 1912 menerbitkan penelitiannya, Religion and Civilization: The Conclusions of a Psychiatrist, yang menguraikan sejumlah perilaku Yesus yang menyimpang secara mental. Hirsch setuju dengan Binet-Sanglé bahwa Yesus telah menderita halusinasi dan menunjuk pada "waham kebesaran yang tak terkendali yang meningkat tanpa henti dan tak terkira".
Opini yang membela kewarasan Yesus

Opini-opini dari William Hirsch, Charles Binet-Sanglé dan tokoh lainnya yang mempertanyakan kesehatan mental Yesus ditantang balik oleh Albert Schweitzer dalam tesis doktoralnya berjudul The Psychiatric Study of Jesus: Exposition and Criticism (Die psychiatrische Beurteilung Jesu: Darstellung und Kritik, 1913) dan oleh teolog Amerika Walter Bundy dalam buku tahun 1922 The psychic health of Jesus.
Kesehatan mental Yesus dibela oleh psikiatris Olivier Quentin Hyder, juga oleh Pablo Martinez dan Andrew Sims [en] dalam buku Mad or God? Jesus: The healthiest mind of all (2018).
Selain itu, para apologis Kristen, seperti Josh McDowell dan Lee Strobel, juga membela kewarasan Yesus.
Lihat pula

Kompleks dewa
Kompleks Mesias
Kritik terhadap Yesus
Psikologi agama
Trilema Lewis
Pranala luar

Schweitzer, Albert (1958). The Psychiatric Study of Jesus: Exposition and Criticism (dalam bahasa Inggris). Diterjemahkan oleh Joy, Charles R. Boston: Beacon Press. OCLC 977923917. OL 14099395M.  (teks lengkap)
Bundy, Walter (1922). The psychic health of Jesus (dalam bahasa Inggris). Macmillan Company. LCCN 22005555. OCLC 644667928. OL 25583375M.  (teks lengkap)
Morgan Freeman

| Morgan Freeman |
| --- | --- |
Freeman pada tahun 2023
Lahir: 1 Juni 1937 (umur 87) Memphis, Tennessee, A.S.
Pendidikan: Broad Street High School
Pekerjaan: Aktor sutradara produser narator
Tahun aktif: 1964-sekarang
Organisasi: Revelations Entertainment
Suami/istri: Jeanette Adair Bradshaw ​ ​(m. 1967; c. 1979)​ Myrna Colley-Lee ​ ​(m. 1984; c. 2010)​
Anak: 4
Suara dari Morgan Freeman di Radio BBC, The Film Programme, pada 12 September, 2008.
 Penghargaan(2015) National Medal of Arts (en)  (2011) AFI Life Achievement Award (en)  (2004) Aktor Pendukung Terbaik Academy Awards  star on Hollywood Walk of Fame (en)   Silver Bear (en)   Penghargaan Golden Globe  Kennedy Center Honors  Clarence Derwent Awards (en)   
             
Morgan Freeman (lahir 1 Juni 1937) adalah aktor, produser, dan narator Amerika Serikat. Berkarier selama lima dekade, ia telah menerima banyak penghargaan, termasuk Academy Award, Golden Globe Award, dan Screen Actors Guild Award serta nominasi di Tony Award. Ia diganjar penghargaan Kennedy Center Honor pada 2008, sebuah AFI Life Achievement Award pada 2011, Golden Globe Cecil B. DeMille Award pada 2012, dan Screen Actors Guild Life Achievement Award pada 2018. Ia secara luas diakui sebagai salah seorang aktor terhebat sepanjang masa.
Lahir di Memphis, Tennessee, Freeman dibesarkan Mississippi, tempat ia mulai bermain akting dalam drama sekolah. Ia mendalami seni teater di Los Angeles dan muncul di produksi pentas pada awal kariernya. Ia mereguk popularitas pada dekade 1970-an atas perannya dalam serial televisi anak-anak The Electric Company. Freeman selanjutnya muncul di drama Shakespearean berjudul Coriolanus dan Julius Caesar, yang pertama membuatnya mendapatkan Penghargaan Obie. Pada 1978, ia dinominasikan sebagai Aktor Unggulan Terbaik dalam Drama di Tony Award atas perannya sebagai Zeke dalam drama Richard Wesley berjudul The Mighty Gents.
Freeman menerima Academy Award untuk Aktor Pendukung Terbaik atas perannya sebagai mantan petinju dalam drama olahraga besutan Clint Eastwood, Million Dollar Baby (2004). Ia berikutnya meraih nominasi Oscar untuk Street Smart (1987), Driving Miss Daisy (1989), The Shawshank Redemption (1994), dan Invictus (2009). Peran pentingnya yang lain: Glory (1989), Lean on Me (1989), Robin Hood: Prince of Thieves (1991), Unforgiven (1992), Se7en (1995), Amistad (1997), Gone Baby Gone (2007), danThe Bucket List (2007). Ia juga memerankan Lucius Fox dalam film Christopher Nolan, The Dark Knight Trilogy (2005–2012) serta membintangi film laga Wanted (2008), Red (2010), Oblivion (2013), Now You See Me (2013), dan Lucy (2014).
Dikenal karena suaranya yang khas, ia telah menarasikan sejumlah proyek dokumenter termasuk The Long Way Home (1997), March of the Penguins (2005), Through the Wormhole (2010–2017), The Story of God with Morgan Freeman (2016–2019), Our Universe (2022), dan Life on Our Planet (2023). Bopha! (1993) menjadi debut penyutradaraannya. Ia mendirikan perusahaan produksi film Revelations Entertainment dengan rekan bisnis Lori McCreary pada 1996 yang telah memproduksi sejumlah proyek termasuk drama politik CBS Madam Secretary dari 2014 sampai 2019.
Penghargaan dan nominasi

Artikel utama: Daftar penghargaan dan nominasi yang diterima oleh Morgan Freeman
Freeman telah diakui oleh Academy of Motion Picture Arts and Sciences untuk pertunjukan berikut:
Academy Awards ke-60: Aktor Pendukung Terbaik, nominasi, untuk Street Smart (1987)
Academy Awards ke-62: Aktor Terbaik, nominasi, untuk Driving Miss Daisy (1989)
Academy Awards ke-67: Aktor Terbaik, nominasi, untuk The Shawshank Redemption (1994)
Academy Awards ke-77: Aktor Pendukung Terbaik, menang, untuk Million Dollar Baby (2004)
Academy Awards ke-82: Aktor Terbaik, nominasi, untuk Invictus (2009)
Freeman telah dinominasikan untuk lima Golden Globe Awards, memenangkan satu untuk Aktor Terbaik di Driving Miss Daisy (1989). Dia juga dinominasikan untuk tiga orang Screen Actors Guild Awards, memenangkan satu untuk Penampilan Luar Biasa oleh Aktor Pria dalam Peran Pendukung di Million Dollar Baby (2004). Dia mendapatkan Obie Award untuk setiap peran teater di Coriolanus (1979), Mother Courage and Her Children (1980), dan Driving Miss Daisy (1987-90).
Pranala luar

Morgan Freeman di IMDb (dalam bahasa Inggris)
Morgan Freeman at All Movie Guide
Revelations Entertainment Production company co-founded by Freeman
A detailed biography of his history as an actor.
| Pengawasan otoritas  |
| --- | --- |
Umum:  Integrated Authority File (Jerman)  ISNI 1  VIAF 1  WorldCat (via VIAF) 
Perpustakaan nasional:  Norwegia  Spanyol  Prancis (data)  Catalunya  Amerika Serikat  Latvia  Republik Ceko  Australia  Korea  Belanda  Polandia 
Basis data ilmiah:  CiNii (Jepang) 
Lain-lain:  Faceted Application of Subject Terminology  MusicBrainz artist  RERO (Swiss) 1  Social Networks and Archival Context  SUDOC (Prancis) 1  Trove (Australia) 1 
Freeman dan putrinya Morgana, 1990 Academy Awards