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Enregistrement W4221026908 · doi:10.18280/ijsdp.170130

Animal Rights in Indonesian Environmental Law: Case Studies in Disaster Prone Areas

2022· article· en· W4221026908 sur OpenAlex
Sonhaji Sonhaji, Kadek Cahya Susila Wibawa, Aga Natalis, Muhammad Dzikirullah H. Noho

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sustainable Development and Planning · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLegal and Policy Analysis in Indonesia
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversitas Diponegoro
Mots-clésLegal certaintyNormativeIndonesianAnimal rightsAnimal welfareGovernment (linguistics)Political scienceLawPreparednessLegal researchField researchEnvironmental lawBusinessSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research focuses more on analysing the urgency of animal rights protection in Indonesia: case studies in disaster-prone areas and examining the legal status of animals as legal subjects to recognise animal rights in Indonesian Environmental Law. This research is research in the field of law with a normative juridical approach. The study results indicate that the authorised institution must carry out the preparedness phase to ensure animal welfare to deal with emergencies such as natural disaster situations. When animals have become legal subjects, then if actors want to destroy and criminalise habitats, animal life will automatically think twice about doing so. Animals have been recognised, and guaranteed legal certainty will be realised as a situation where previously animals became legal objects now become legal subjects. The House of Representatives and the Government of the Republic of Indonesia are expected to make changes to environmental laws and various policies related to animals in disaster-prone areas.

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.

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)0,001
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: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,347
Score d'incertitude au seuil0,337

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,297 · 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