MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7125504432 · doi:10.19184/jseahr.v9i2.41171

Strengthening Intelligence Surveillance as a Counterterrorism Measure in Indonesia and Canada

2025· article· W7125504432 sur OpenAlexaboutno aff
Amira Paripurna, Masitoh Indriani

Notice bibliographique

RevueJournal of Southeast Asian Human Rights · 2025
Typearticle
Langue
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLegal and Social Justice Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWarrantContext (archaeology)JurisprudenceTerrorismState (computer science)Data Protection Act 1998Safeguard

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper examines some of the legal issues that occur in Indonesia and Canada related to the use of surveillance technology to fight against terrorism. It also explores a few of the issues raised with respect to the protection of the right to privacy as a fundamental right in both countries, especially in the context of gathering information through surveillance technology. This study finds that both Indonesia and Canada do not explicitly state the right to privacy in their constitutions. One difference between the two countries in terms of their approach to using surveillance technology in combating terrorism is that Indonesia places a significant emphasis on national security, which can result in a partial sacrifice of the right to privacy for suspected individuals. Conversely, Canada has a legal framework for surveillance and interception, supported by a well-established legal jurisprudence that addresses the specific legal requirements applicable to surveillance methods in various situations. Indonesia’s legal framework regarding surveillance lacks clear limitations on when surveillance becomes excessive and violates the right to privacy. In Canada, the general requirement to obtain a search warrant from a court serves as a safeguard to protect against potential infringements of fundamental rights, although it does not guarantee flawless protection in all circumstances. Breaches can still occur and be challenged in court.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,420
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,262 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Southeast Asian Human RightsMême sujetLegal and Social Justice StudiesTravaux en français237 207