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Enregistrement W2740870844 · doi:10.24843/kp.2016.v38.i03.p01

PENYALAHGUNAAN KEADAAN OLEH NEGARA DALAM PRAKTIK PERJANJIAN PADA KAJIAN HUKUM PRIVAT

2016· article· id· W2740870844 sur OpenAlexaff
Ronald Saija

Notice bibliographique

RevueKertha Patrika · 2016
Typearticle
Langueid
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndonesian Legal and Regulatory Studies
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dalam kehidupan sehari-hari, manusia saling melakukan kerjasama untuk memenuhi kebutuhan hidupnya seperti melakukan pertukaran barang atau ragam bentuk perjanjian yang sudah kompleks. Artikel ini bertujuan untuk mengetahui dan memahami dasar legitimasi negara turut campur dalam bidang hukum privat (perjanjian) serta mengetahui dan memahami kriteria klausula eksemsi dalam kontrak baku sehingga dapat digolongkan sebagai penyalahgunaan keadaan. Artikel ini mempergunakan metode yuridis normatif dengan pendekatan perundang-undangan dan kasus. Pengumpulan data dilakukan melalui inventarisasi, identifikasi dan sistematisasi terhadap bahan hukum primer dan sekunder, interpretasi (penafsiran) dan konstruksi dengan menggunakan penalaran deduktif. Bahan hukum dianalisis secara argumentasi yuridis terdiri atas diskursus hukum, retorika hukum dan logika hukum. Hasil penelitian menunjukkan bahwa: 1) Campur tangan negara ke dalam bidang ekonomi sosial, termasuk hukum kontrak adalah untuk membuat peraturan, menyelenggarakan pemerintahan dan fungsi mengadili dengan tujuan melindungi segenap bangsa Indonesia sebagaimana termaktub dalam Undang-Undang Dasar Negara Republik Indonesia 1945 serta Sila ke 5 Pancasila; dan 2) Penyalahgunaan keadaan sebagai salah satu doktrin dalam pandangan pengadilan masih secara terbatas dijadikan pertimbangan dalam menjatuhkan putusan yang berkaitan dengan kontrak kredit, sedangkan pada kontrak perlindungan konsumen, ketika terjadi benturan kepentingan di antara para kontraktan meskipun telah dikualifisir sebagai penyalahgunaan keadaan, namun dijadikan dasar-dasar pertimbangan dalam menjatuhkan putusan.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,741
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,002

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,236 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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