LAYERED HYBRID MODEL IN CRIMINAL RESOLUTION: Integrating Epkeret and State Law Under Legal Pluralism in Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: The ratification of the New Criminal Code (Law No. 1 of 2023) marks a paradigm shift towards restorative justice by recognizing the fulfillment of customary obligations as a valid criminal sanction. However, the absence of procedural technical guidelines creates a significant gap in the integration of customary law into the formal justice system, which could lead to legal uncertainty. This study aims to develop an operational framework using a “Layered Hybrid Model” to bridge customary criminal law and state law without violating human rights. Using sociological-legal methods and empirical data from South Buru Island, Maluku, as well as comparative analysis of customary courts in New Zealand and Canada, this study formulates a two-tiered mechanism. The first tier places customary law (Epkeret) as the primum remedium for social restoration, while the second tier establishes state law as the ultimum remedium for serious crimes. This article offers the first operational institutional design for customary criminal justice in Indonesia by proposing a State-Community Validation Forum as a constitutional filter mechanism. This model encourages a transition from weak legal pluralism to “strong and controlled legal pluralism,” ensuring that customary justice is constitutionally valid and operationally applicable in a modern criminal justice system.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».