Law Enforcement and Fulfillment of the Right to a Healthy Environment Related to Forest Burning During the Covid-19 Pandemic in Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
Law enforcement against forest burning during the Covid-19 pandemic was carried out extraordinary. The state is obliged to fulfill the rights of citizens to a good and healthy environment, to overcome forest fires. The country must also restore environmental quality from smoke pollution, as well as the government's commitment to tackling climate change due to forest fires during the Covid-19 pandemic. In this article, the problem is how is law enforcement against forest burning during the Covid-19 pandemic? and how to fulfill community rights to a healthy environment related to forest burning during the Covid-19 pandemic? The method used is a variety of literature and information media during a pandemic related to forest burning, as well as the Law on Environment and Forest Management, using qualitative juridical analysis. In conclusion, first, law enforcement against forest burning during the Covid-19 pandemic is carried out extraordinarily by implementing a system of heavy sanctions, revoking permits, optimizing the recovery costs for Covid-19 response to the results of corporate efforts to guarantee the economy of citizens and donations to the state to address the handling of Covid-19, and to involve indigenous peoples in forest areas with local wisdom that contribute to reducing carbon emissions, so that climate change can be resolved during the Covid-19 pandemic; second, the fulfillment of people's rights to a healthy environment related to forest burning during the Covid-19 pandemic is a state obligation guaranteed by the constitution, maintaining good environmental quality, and Indonesia's commitment to reducing carbon emissions and forest fires due to climate change, as well as law enforcement, oriented towards fulfilling the rights to the environment and health of citizens.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».