MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7057766132

La paradoja del fin de la pena y el delito de feminicidio en los distritos de Lima Sur en el año 2022

2023· dissertation· es· W7057766132 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuerenati · 2023
Typedissertation
Languees
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésValue (mathematics)Order (exchange)Quarter (Canadian coin)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

El presente estudio ha tenido como objetivo general: Determinar la relación que existe entre la paradoja del fin de la pena y el delito de feminicidio en los distritos de Lima Sur en el año 2022. El feminicidio es un acto criminal contra las mujeres, puesto que contraviene la moral, libertad, y la dignidad humana. Por ello, el Estado peruano ha incorporado la regulación del delito de feminicidio para hacer frente a esta contingencia, dado que el articulo 108-B, del Código Penal del 2004, ha establecido que, el sujeto transgresor que incurra en este delito será sancionado con una pena privativa de libertad no menor de 20 años. No obstante, la regulación de este delito no ha tenido resultados positivos, ya que de forma permanente se han anunciado diversos casos de feminicidio. Con ello, ha surgido la paradoja e incógnita sobre si este régimen legal cumple o no con su función de tutelar la integridad de las mujeres, en tanto que este problema se ha encontrado en los distritos de Lima Sur. Se estableció un estudio básica pura, un enfoque cuantitativo, un diseño correlacional, no experimental y transversal, para la recolección de datos se aplicó la técnica de la encuesta junto con el instrumento del cuestionario. Se concluyó que, el legislador debe especificar detalladamente el delito de feminicidio para que los justicieros no cometan el error de interpretarlo de una forma distinta, y de esa forma se neutralice la paradoja de la pena ante la esencia del feminicidio.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,772
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,318 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuerenatiMême sujetMagnetic confinement fusion researchTravaux en français237 207