The Pathway of Adopting Omnibus Law in Indonesia's Legislation: Challenges and Opportunities in Legal Reform
Notice bibliographique
Résumé
The omnibus law model has become a new method of legislative drafting in Indonesia, first applied to the Job Creation Law and later enacted as Law 11/2020. While there were no implicit guidelines in Legislative Drafting Law 12/2011, this adoption was imported from several countries like the United States and Ireland to simplify regulations before the method was subsequently formalized and included in Legislative Drafting Law 13/2022. This paper explored the pathway and dynamics of the omnibus law adoption in Indonesia's law-making procedure and analyzed its further impacts on whether such a method has fruitfully improved the quality of the enacted regulation in establishing a more friendly investment policy. Through doctrinal method, this study showed that the opportunity to apply the omnibus model in Indonesia depends on the effectiveness, success, and benefits of respective regulations. In contrast, the application of the omnibus law model should respect democratic principles and avoid public harm. As shown in three different countries, i.e., Indonesia, the United States, and Canada, public concerns on lack of participation should be taken seriously to hinder undemocratic ends through "democratic" means. Alternatively, accountability of the drafting process should be considered a priority. In summary, the increasing trend of adopting the omnibus model should be first adopted and promulgated through legislative products whose promulgation must be with a formidable law-making procedure.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».