Faktor Penghambat Penegakan Hukum Merek Di Sumatera Utara
Notice bibliographique
Résumé
This research was conducted in order to identify the factors that become obstacles in the enforcement of criminal law marks in the jurisdiction of the Regional Police of North Sumatra (Poldasu). The method used in this research is normative-empirical law research (applied law research). A literature study was conducted on the legal literature, a field study was conducted on respondents with in-depth interviews with 2 officers from the Criminal Investigation Unit at Poldasu. The results of the research and discussion show that law enforcement is influenced by several factors, which then become obstacles in the implementation of the process, such as: 1) Legal factors, where the term that refers to criminal marks in Law no. 21 of 2016 concerning Marks and Geographical Indications (UU MIG) uses the word “violation” and there are provisions for complaint offenses; (Constitution); 2) Law enforcement factors, namely the parties that form and apply the law; 3) Factors of facilities and facilities that support law enforcement; 4) Community factors, namely the environment in which the law applies and is applied. 5) Cultural factors, namely as a result of work, creativity and taste based on human initiative in social life
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».