IMPLEMENTASI KONVENSI MONTREAL 1999 \nDALAM REGULASI PENERBANGAN DI INDONESIA
Notice bibliographique
Résumé
Menghadapi kebutuhan akan penerbangan internasional yang semakin \nmeningkat, pembentukan Konvensi Montreal 1999 dipandang sebagai langkah \nawal dalam memperbaiki aktivitas dalam dunia penerbangan khususnya dalam \nbidang regulasi. Tidak hanya melakukan pembaharuan pengaturan mengenai \npermasalahan ganti rugi dan yurisdiksi dalam konvensi - konvensi terdahulu, \nKonvensi Montreal 1999 berhasil menciptakan sebuah unifikasi hukum yang \nsebelumnya tidak berhasil dicapai. Hingga tahun 2003 tercatat 23 negara telah \nmenjadi peserta dari konvensi ini. \nPada tahun 2016, Indonesia akhirnya menjadi salah satu negara peserta dari \nKonvensi Montreal 1999. Namun dalam pemberlakuan konvensi tersebut, ternyata \nmenimbulkan konflik hukum antara pengaturan yang ada dalam Konvensi \nMontreal 1999 dengan regulasi mengenai penerbangan di Indonesia. Menghadapi \nsituasi tersebut, apabila Indonesia hendak sungguh - sungguh memberlakukan \nKonvensi Montreal 1999 ke dalam hukum nasionalnya, maka Indonesia \nmemerlukan penyesuaian tehadap pengaturan yang ada agar permasalahan \nmengenai konflik hukum tersebut dapat teratasi.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,066 | 0,015 |
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 ».