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Enregistrement W4308259453 · doi:10.36665/sarmada.v5i1.149

Penerapan Hukum Pidana Materil Terhadap Tindak Pidana Perjudian Online Jenis Togel Online Di Nagari Cupak Oleh Polres Solok Arosuka

2022· article· en· W4308259453 sur OpenAlexaff
Yofita Deswariza, Rifqi Devi Lawra, Eri Arianto

Notice bibliographique

RevueJurnal Sarak Mangato Adat Mamakai · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLegal and Social Justice Studies
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLotteryCriminal codeThe InternetDatabase transactionCode (set theory)LawLegal researchPolitical scienceComputer securityPsychologyInternet privacyCriminal lawComputer scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The progress of the times is followed by the increasingly sophisticated information technology, behind the convenience and convenience of internet services, deviant behaviors are born by utilizing advanced technology as a tool to achieve goals by committing crimes. The phenomenon of online gambling and its impact on individuals, especially players, tends to lead to the negative side. Online gambling is a type of online lottery that occurs in Jorong Pasar Baru Nagari Cupak, Gunung Talang District, Solok Regency. The perpetrator with the initials RN uses a cellphone as a means to play online lottery type gambling, the RN player plays online lottery type online gambling which is on the side of the road and close to residential areas. The research method used is empirical legal research, where this type of research is a legal research that examines the law whose concept is real behavior. Based on the results of the research that the author did that in the case of online gambling crimes at the Solok Arosuka Police, he applied Article 303 of the Criminal Code and Article 303 of the Criminal Code to the perpetrators and not based on Law Number 19 of 2016 concerning amendments to Law Number 11 of 2008 concerning Law No. -Information and Electronic Transaction Law.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,579
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0060,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 GPT0,306
Écart entre enseignants0,278 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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