Rebuilding the Implementation of Sanctions for Ethical Code Violations by Civil Servants by Investigators Based on Values of Justice
Notice bibliographique
Résumé
The enforcement of ethical codes within the civil service is a fundamental pillar for maintaining public trust and bureaucratic integrity. However, the implementation of disciplinary sanctions for Civil Servants (Aparatur Sipil Negara or ASN) in Indonesia currently faces significant challenges regarding fairness and consistency. (Problem) The core issue lies in the broad administrative discretion possessed by investigators (Tim Pemeriksa) under Government Regulation No. 94 of 2021, which often leads to subjective, legalistic, and disproportionate sanctioning without considering substantive justice. This study aims to analyze the weaknesses of the current sanction implementation mechanism and proposes a reconstruction of the investigators' authority based on the value of justice (Nilai Keadilan). Using a normative juridical approach and conceptual analysis, this research examines current regulations and compares them with the principles of Dignified Justice. The study finds that the current positivistic approach tends to ignore the human aspect and restorative potential of the sanctions. Consequently, a reconstructed model is proposed where investigators must integrate ethical deliberation and justice values into their examination process, ensuring sanctions are not merely punitive but also corrective and fair.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».