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Enregistrement W2966332197 · doi:10.30996/jhmo.v2i2.2502

PERLINDUNGAN TERTANGGUNG PADA ASURANSI JIWA BERDASARKAN UNDANG-UNDANG NO. 40 TAHUN 2014 TENTANG PERASURANSIAN

2019· article· id· W2966332197 sur OpenAlexaff
Nur Aisyah Savitri

Notice bibliographique

RevueJurnal Hukum Magnum Opus · 2019
Typearticle
Langueid
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLegal Studies and Policies
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pada umumnya asuransi makin lama makin diminati oleh dan masyarakat umum , hampir setiap risiko transaksi menggunakan jasa asuransi telah menjadi kebutuhan hidup sebagaian masayarakat Indonesia, keyakinan orang-orang dengan Perusahaan Asuransi berkembang sangat cepat dan tersebar dari besar total jumlah uang yang sudah ditetapkan Perusahaan Asuransi berhasil dikumpulkan pada Perusahaan Asuransi. Maka sebab itu keyakinan masyarakat pada Perusahaan Asuransi harus didukung dengan revisi program kerja Perusahaan Asuransi. KUH Perdata, KUH Dagang, dan dan Undang-Undang No. 2 Tahun 1992 mengenai Bisnis Pertanggungan sebagaimana sudah di rubah dengan Aturan-aturan No. 40 Tahun 2014 mengenai Usaha Pertanggungan, telah menyalurkan bantuan hokum untuk melindungi nasabah atau tertanggung asuransi. Nasabah atau orang yang mendaftarkan dirinya pada asuransi jiwa menjadi orang yang mengkomitemenkan diri dengan Perusahaan Asuransi melalui surat atau akta perjanjian asuransi jiwa memiliki bantuan perlindungan hukum di bagai macam aturan peraturan undang-undang contohnya pada UndangUndang No. 21 Tahun 2011 mengenai Otoritas Jasa Keuangan, Undang-Undang No. 40 Tahun 2014 mengenai Perasuransian, juga pada Peraturan Otoritas Jasa Keuangan No. 1/POJK.07/2013 tentang melindungi pembeli Sektor Jasa Keuangan. Mengingat tertanggung atau nasabah polis asuransi pada dasar umumnya berperilaku satu orang atau individual dan banyak yang kondisi keuangan masyarakat yang masih rentan dihadapkan dengan Perusahaan Asuransi, sehingga total jumlah aturan undang-undangan itu lebih meletakan perhatian dan bantuan melindungi hukum kepada nasabah asuransi dari kejadian (evenemen) atau peristiwa merusak pelanggaran hukum oleh Perusahaan Asuransi.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,130

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0390,006

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,249 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations5
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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