Media Vs. Law: Which Acts as a Tool of Social Engineering?
Notice bibliographique
Résumé
According to Roscoe Pound, law is viewed as a tool for social engineering. However, the situation in Indonesia reveals that the law has not effectively fulfilled its role as a tool for social engineering and development, as envisioned by Mochtar Kusumaatmadja. This is evident in various law enforcement cases in Indonesia, where the process tends to be sluggish and only gains attention after it becomes viral in the mass media. This study aims to explore the underlying factors behind the influence of mass media on law enforcement in Indonesia and investigate whether both the media and the law can function as tools for social engineering simultaneously. The article adopts a normative legal research methodology, utilizing statutory, conceptual, and case-based approaches. The research findings demonstrate that while the mass media has a positive impact, there are still areas for improvement within the Indonesian legal system, particularly concerning the suboptimal performance of law enforcement officials and state authorities. Despite the potential for mutual support between the media and the law, the current scenario highlights the need for the media to serve as an information disseminator, supervisor, social control, and shaper of public opinion, while the coercive nature of the law can exert pressure on law enforcers and government officials to fulfill their duties and responsibilities.
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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 | 0,008 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,021 |
| Communication savante | 0,014 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».