Social Distrust Impact Analysis: Political Overview Competition Law
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this research is to reveal the contents of civil law regarding business competition and social lessons from the prohibition of unfair business competition (monopoly and other fraud) contained in Indonesian government policies. The research method used is qualitative content analysis with a normative juridical approach using the keyword 'Policy related to business competition.' The results of this study indicate two findings. First, Law No. 5/1999 concerning the Prohibition of Monopolistic Practices and Unfair Business Competition is an implementation of the politics of business competition law in Indonesia. In principle, the politics of business competition law in Indonesia depends on the political will of the House of Representatives (DPR) as the legislative body together with the Government as the executive in making laws. Because Law Number 5 of 1999 concerning the Prohibition of Monopolistic Practices and Unfair Business Competition is not yet effective enough in creating fair business competition in Indonesia because, in substance, the Law still contains weaknesses in several articles that make the performance of the Business Competition Supervisory. The commission is not maximal. Second, government policies contained in the Civil Code, KUHP, Law no. 5 of 1984 concerning Provisions for Main Industries, Law no. 8/1995 concerning Capital Market, Law no. 9 of 1995 concerning Small Businesses, and Law No. 36 of Telecommunications provide important lessons regarding the prohibition of monopolies and fraudulent practices that can hinder the economy and equitable social welfare. The expected implication is that social learning from government policies in the field of law regarding deregulation, investment, and other policies aimed at supporting business competition can promote sustainable development, particularly in industry, small businesses, capital markets, and telecommunications.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 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 ».