Penegakan Hukum Keimigrasian Terhadap Warga Negara Asing Anak Buah Kapal (ABK) Tangkap Ikan Secara Ilegal
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Tujuan penelitian untuk mengetahui dan mengananalisa Penegakan Hukum Keimigrasian Terhadap Penyalahgunaan Izin Tinggal Warga Negara Asing Anak Buah Kapal Tangkap Ikan Berdasarkan Peraturan Perundang-Undangan Di Indonesia; Untuk menganalisa Faktor-faktor yang Mempengaruhi Penegakan Hukum Keimigrasian Terhadap Penyalahgunaan Izin Tinggal Warga Negara Asing Anak Buah Kapal Tangkap Ikan. Metode penelitian adalah penelitian hukum empiris yaitu pendekatan dilakukan penelitian lapangan dengan melihat serta mengamati apa yang terjadi di lapangan, penerapan peraturan-peraturan tersebut dalam prakteknya dalam masyarakat. Hasil penelitian: Penegakan Hukum keimigrasian Terhadap Penyalahgunaan Izin Tinggal Warga Negara Asing Anak Buah Kapal Tangkap Ikan Berdasarkan Peraturan Perundang-Undangan Di Indonesia sudah dilaksanakan. Faktor-faktor yang mempengaruhi Penegakan Hukum Keimigrasian Terhadap Penyalahgunaan Izin Tinggal Warga Negara Asing Anak Buah Kapal Tangkap Ikan adalah Faktor substansi hukum, faktor struktur hukum, faktor saran dan prasarana, faktor budaya hukum dan faktor pengetahuan hukum. Faktor sarana dan prasarana adalah faktor utama yang mempengaruhi penegakan hukum keimigrasian di wilayah hukum Mamuju. Saran:Kepada peneliti selanjutnya untuk mengkaji lebih jauh tentang penegakan hukum keimigrasian terhadap penyalahgunaan izin warga Negara asing yang berkaitan dengan deportasi. Kepada Kementerian Hukum dan HAM Republik Indonesia untuk meningkatkan sarana dan prasarana yang digunakan untuk pemantauan di wilayah Hukum Kantor Imigrasi Kelas II Mamuju.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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.
score_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