KEBIJAKAN HUKUM DI TENGAH PENANGANAN WABAH CORONA VIRUS DISEASE (COVID-19)
Notice bibliographique
Résumé
Penanganan Covid-19 secara nasional merupakan kesatuan tindakan yang lahir dari kebijakan strategis komprehensif. Kebijakan ini harus mengatasi kondisi terkini dan mengantisipasi dampaknya di kemudian. Upaya-upaya yang saat ini dilakukan oleh pemerintah adalah: kebijakan social distancing/physical distancing, perlindungan bagi tenaga kesehatan sebagai garda depan, pembatasan sosial berskala besar, transparansi pemerintah dalam penanganan pandemi Covid-19, validitas data hasil pemeriksaan. Untuk penanganan wabah Covid-19 ini, penegakan hukum menjadi salah satu langkah yang dipilih oleh pemerintah. Aparat kepolisian bertugas dalam membubarkan kerumunan massa, menangani penyebar berita bohong atau hoax, serta penimbun bahan pokok. Selain itu pihak kepolisian juga telah mempersiapkan ancaman pidana bagi masyarakat yang melanggar, sanksi tersebut terdapat dalam Maklumat Kapolri Nomor Mak/2/III/2020 tentang Kepatuhan terhadap Kebijakan Pemerintah dalam Penanganan Penyebaran Virus Corona (Covid-19) dan bentuk pelanggaran atau kejahatan yang mungkin terjadi selama PSBB dalam Surat Telegram Kapolri Nomor ST/1098/IV/HUK.7.1./2020.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 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 ».