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Enregistrement W4200331662 · doi:10.6000/1929-4409.2021.10.174

Building an Anti-Corruption Legal Culture

2021· article· en· W4200331662 sur OpenAlexvenueno aff
Kaharuddin Syah, Abdul Malik

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Criminology and Sociology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLegal and Policy Analysis in Indonesia
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLanguage changeGovernment (linguistics)State (computer science)Legal cultureEnforcementPower (physics)Order (exchange)Law enforcementPolitical corruptionPolitical economyPolitical scienceLaw and economicsLawBusinessDevelopment economicsSociologyEconomicsPoliticsFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Corrupt behaviour in Indonesia is increasingly becoming a culture, which is undoubtedly destructive to the economy and moral order of the nation. Corruption has become a chronic disease in the country, which requires serious treatment, especially by the state.
 Objective: Building an anti-corruption culture is a genuine and sustained intention; such an effort should be spearheaded y the government. Instilling an understanding that corruption is a despicable act based on religious and social norms which are not ethical. However, corruption’s complexity and its modes or categories have kept on the increase along with the vast power of the state in regulating social life. Various attempts have been made by all the previous governments, but they cannot free the country from the tsunami of corruption.
 Approach: Though the various policies and law enforcement models have been put in place, corruption persists today. The strategy of building an anti-corruption legal culture should be continuously promoted, in securing a corruption-free future for Indonesia.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,380
Score d'incertitude au seuil0,232

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,065
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,336 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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