Corruption Eradication in Indonesia during the Covid-19 Pandemic: An Analysis of the Implementation of Article 27 Law Number 2 of 2020 Concerning State Financial Policy and Financial System Stability for Handling Covid-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
As Indonesia announced its first Covid-19 case on 2 March 2020, the government issued Acts Number 2 Year 2020. Article 27.1 and 27.2 of the Act do not provide legal certainty because they may release the state-official-corruptors from their criminal responsibility. Through this paper, the author argues the criminal-responsibility exception by elaborating the ideas of the 1945 Constitution and the Corruption Act. The author uses normative legal research to construct the paper by bringing the 1945 Constitution, Indonesian Penal Code, and Government Administration Act as contra-materials toward Acts Number 2 Year 2020. The author also uses the theories from Indonesian Law Scholars to base the author’s argument. The paper provides the construction of criminal corruption as one of the essential parts of state loss. It also explains the solution to remove the criminal-responsibility-exception by using the excellent faith principle. The paper would return the good faith principle into the implementation of Act Number 2 Year 2020. As Act Number 2 Year 2020 is considerably new on implementation, this paper provides new insight into the better implementation of corruption-handling during the Covid-19 Pandemic.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».