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Enregistrement W7117781317 · doi:10.18860/j-fsh.v17i2.32629

Philosophical Foundation, Application, and Controversies of Judicial Pardon in Islamic Criminal Law, Indonesian Penal Code, and the Criminal Justice System of Kuwait

2025· article· W7117781317 sur OpenAlexaff
Mahrus Ali, Hamad F. Al-Fahad, Wasikh Maulana

Notice bibliographique

RevueDe Jure Jurnal Hukum dan Syar iah · 2025
Typearticle
Langue
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLinguistic, Cultural, and Literary Studies
Établissements canadiensWeyerhauser (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCriminal justiceIslamShariaLegislationCriminal procedureCriminal lawIndonesianTheory of criminal justice

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article explores the philosophical foundation and scope of application of al-‘afwu ‘anil ‘uqubah in Islamic criminal law, judicial pardon in the Indonesian Penal Code, and pardon and reconciliation under the criminal justice systems of Kuwait. Adopting philosophical, statutory, conceptual and comparative approaches, it employs the judicial-normative research method to analyse legal principles, legal concepts, and legislation relevant to the subject matter and to the topic. The findings indicate that the philosophical rationale of al-‘afwu ‘anil ‘uqubah in Islamic criminal law is grounded in restorative and theological aims, limiting its application to specific offences such as qishash, certain hudud, and ta’zir. In contrast, the Indonesian Penal Code uses rechterlijke pardon to soften the rigidity of legalistic punishment, granting judges discretionary authority to withhold penalties in trivial cases, taking into account the offender’s circumstances and contextual factors. Meanwhile, the Kuwaiti criminal justice system, though influenced by Sharia principles, employs pardon and reconciliation primarily to control crime, granting extensive powers to the Amir, victims, and investigative bodies to commute or withdraw penalties in exchange for cooperation.

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), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,734
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,274 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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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