Application of Restorative Justice Values in Settling Medical Malpractice Cases
Notice bibliographique
Résumé
Lawsuits submitted by patients or their families to the hospital and / or their doctors can take the form of criminal or civil lawsuits by almost always basing on the theory of negligence. This paper seeks to explore the application of the values of restorative justice in resolving cases of medical malpractice in Indonesia. This research is a qualitative research using normative legal research and uses a statute approach and a conceptual approach. The results showed that settlement of medical malpractice cases through a restorative justice approach or which is known in the culture of the Indonesian people as a consensus agreement as contained in the 4th Precepts of Pancasila is one alternative settlement that is to restore conflict to the parties most affected (victims, perpetrators and interests community) and give priority to the interests of all parties. The conclusion showed that the restorative justice emphasizes human rights and the need to recognize the impact of social injustice and in simple ways to restore the parties to their original condition rather than simply giving formal justice actors or legal actors and victims not getting any justice. Hence, restorative justice also strives to restore the security of victims, personal respect, dignity and more importantly is a sense of control so as to avoid feelings of revenge both individual or family or group.
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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 | 0,015 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,033 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».