Penegakan Hukum Keimigrasian Terhadap Warga Negara Asing Anak Buah Kapal (ABK) Tangkap Ikan Secara Ilegal
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,005 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».