Yurisdiksi Dan Kewenangan Negara Dalam Menangani Unruly Passenger
Notice bibliographique
Résumé
Unruly passenger dapat membahayakan keamanan dan keselamatan penerbangan. Konvensi Tokyo 1963 ditandatangani untuk menutupi celah yurisdiksi yang membuat unruly passengerterlepas dari tuntutan hukum. Jumlah kejadian unruly passengerberkembang pesat dalam beberapa tahun terakhir terkait perkembangan industri penerbangan. Karena hukum yang ada masih memiliki celah, Konvensi Tokyo 1963 diamandemen. Hasil dari amandemen tersebut adalah Protokol Montreal 2014 dengan beberapa perubahan seperti yurisdiksi state of operator berdasarkan Pasal 83bisKonvensi Chicago 1944, state of landing, in-flight security officer (IFSO), dan the right of recourse. Unruly passenger sangat mungkin terjadi.Banyak kasus terkait unruly passenger di Indonesia.Hukum nasional suatu negara sangat penting bagi penerapan yurisdiksi. Beberapa pasal dalam Undang-Undang Nomor 1 Tahun 2009 tentang Penerbangan mengatur terkait pelanggaran di dalam pesawat. Peraturan serupa juga terdapat dalam Kitab Undang-Undang Hukum Pidana (KUHP). Dalam menangani unruly passengers, Indonesiaperlu mengimplementasikan hukum nasionalnya berdasarkan konvensi-konvensi yang telah diratifikasi.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,048 | 0,009 |
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 ».