Fiqh al-Bīʾah and Restorative–Ecological Justice in Corporate Environmental Crimes
Notice bibliographique
Résumé
Corporate environmental crimes constitute a serious challenge to environmental law enforcement as they cause extensive ecosystem degradation, undermine human rights, and threaten the sustainability of present and future generations. Despite the existence of various legal instruments, the effectiveness of current enforcement policies in addressing corporate environmental crimes remains questionable. This study aims to analyze the effectiveness of law enforcement against corporate environmental crimes in Indonesia, examine environmental crime enforcement practices in other countries, particularly Canada, and formulate an integrative environmental law enforcement model that combines a restorative justice approach with the principles of Fiqh al-Bīʾah to ensure environmental restoration and community protection. This research employs a normative juridical method using statutory, conceptual, and comparative approaches. The study shows that, first, corporate environmental law enforcement in Indonesia is ineffective due to weak legal provisions, institutional inconsistency, and a legal culture that underestimates environmental damage. Second, in Canada, restorative justice frameworks exist but are limited in practice, with British Columbia adopting a more progressive approach through the Community Environmental Justice Forum involving offenders, affected communities, and authorities in ecological restoration. Third, integrating Fiqh al-Bīʾah with restorative justice strengthens ecological justice by emphasizing environmental recovery, ecosystem rehabilitation, and fair compensation, enhancing corporate accountability within a sustainable restorative framework.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,015 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».