The Process of Proving Participation in the Crime of Terrorism in Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Terror is different from war; acts of terrorism are not subject to the procedures of warfare because the implementation is always sudden and the target victims are often civilians who are in crowded places. In early 2018, the tragedy of terrorism inmates at the Mobile Brigade Command Detention Center (Mako Brimob) in Kelapa Dua, Santa Maria Tak Bercela Church, GKI Diponegoro, Surabaya Central Pentecostal Church Sawahan Congregation, and Makassar Cathedral Church in March 2021 shook hearts with extraordinary horror. In an instant, there were victims of death, trauma, injuries, and lifelong disabilities. So that this can be categorized as a crime against humanity and a serious threat to the sovereignty of the Unitary State of the Republic of Indonesia. Purposes of the Research: This research aims to examine and discuss the process of proving participation in the crime of terrorism in Indonesia. Methods: This type of research is normative juridical research, conducted by examining library materials or secondary data using a statutory and conceptual approach. Results and Discussion/Value: Judges play a crucial role in establishing justice during the proof process in the trial of terrorist crimes since the criminal act of terrorism has expanded and taken on multiple interpretations in the law. In order to convict a suspect as a result of an actual act and not just a notion or an ideology that cannot be used as an error, participation must be properly evaluated before labeling the suspect as the culprit in this case.
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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 | 0,015 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,007 |
| Communication savante | 0,008 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».