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Enregistrement W4416421492 · doi:10.37276/sjh.v7i2.520

Realizing Legal Certainty in Electronic Land Certificates: A Critical Reflection on Ontario’s Legislative Model for Indonesia

2025· article· W4416421492 sur OpenAlexaboutno aff
Weyni Andilsim, Winsherly Tan, Febri Jaya

Notice bibliographique

RevueSIGn Jurnal Hukum · 2025
Typearticle
Langue
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLegal and Policy Analysis in Indonesia
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLegal certaintyLegislatureNormativeCertaintyParliamentGovernment (linguistics)Normative model of decision-makingLegal research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The digital transformation of land administration in Indonesia, under the framework of Government Regulation Number 18 of 2021, marks a crucial step toward modernizing public services. However, a fundamental problem of legal certainty for land rights arises from its delegative model of authority, under which essential technical regulations are issued through the Regulation of Minister of ATR/KBPN Number 3 of 2023. This reliance on a ministerial-level regulation creates potential long-term juridical and operational vulnerabilities. This research aims to critically analyze the weaknesses of this delegative model and project strategic solutions, employing a normative legal research method with a functional comparative approach. The Province of Ontario, Canada, a global pioneer, was selected as the comparative jurisdiction. The analysis reveals that Indonesia’s delegative model is exacerbated by practical challenges, including technological infrastructure gaps, a deficit in public trust, and uneven digital literacy. Conversely, Ontario’s integrative legislative model—supported by a comprehensive ecosystem of regulations at the Act of Parliament level, a mature public-private partnership, and strict access governance—has been functionally proven to achieve superior levels of legal certainty and efficiency. It is concluded that to achieve complete legal certainty, Indonesia must elevate and consolidate its legal framework into a comprehensive Bill on Electronic Land Registration, which would serve as a solid foundation for building a holistic digital ecosystem of trust.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,924
Score d'incertitude au seuil0,965

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0330,035
Communication savante0,0130,006
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,061
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,321 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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