Komisi Kebenaran dan Rekonsiliasi dalam Era Nontransisional: Implementasi di Korea Selatan dan Kanada
Notice bibliographique
Résumé
This article aims to explain the practice of Truth and Reconciliation Commission (TRC) in non-transitional era. The TRC in non-transitional era was formed by democratic country or to reveal the truth of gross human rights violations that occurred decades ago. This research uses comparative method that compares the practice of TRC in South Korea (Commission on Clearing up Past Incidents for Truth and Reconciliation/TRCK) and Canada (Truth and Reconciliation Commission of Canada/TRCC). The results of the study indicate that the TRCK and TRCC were formed as an effort by the state to improve previous efforts in dealing with gross human rights violations; the number of staff members had a more significant impact on the success of the TRC than the number of commissioners; the norms governing the protection, prohibition, and sanctions for commissioners and staff, testifying witnesses, the persons named in the testimony and for individual and community; TRCK and TRCC gathered facts within two years; and the reconciliation process was carried out by the commission through the rehabilitation of reputations and holding memorial services. This article recommends that the practice of TRC in South Korea and Canada can be adopted in the preparation of policies for the establishment of TRCs in Indonesia.
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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 | 0,010 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,012 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 0,004 |
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 ».