Bibliographic record
Abstract
Korupsi merupakan salah satu permasalahan di Indonesia yang menjadi perhatian serius oleh pemerintah, dalam perkembangannya korupsi tidak hanya melibatkan subyek orang perseorangan namun juga melibatkan korporasi. Perkembangan tindak pidana korupsi yang dilakukan oleh korporasi tidak diikuti dengan perkembangan aturan hukum yang mengatur tentang hukum formil dan materiilnya. Hal tersebut membuat Mahkamah Agung menerbitkan Peraturan Mahkamah Agung Nomor 13 Tahun 2016 tentang Tata cara penanganan tindak pidana oleh Korporasi guna mengisi kekosongan hukum dalam bidang hukum acara tindak pidana yang dilakukan oleh korporasi, yang mana dalam salah satu pasalnya memuat keterangan korporasi sebagai alat bukti yang sah, pengakuan keterangan korporasi sebagai alat bukti yang sah menimbulkan permasalahan mengenai kedudukan dan keabsahan alat bukti tersebut, apakah keterangan korporasi tersebut merupakan alat bukti yang berdiri sendiri, dan sejauhmanakah kekuatan pembuktiannya dalam proses pembuktian di persidangan. Penulisan jurnal ilmiah ini bertujuan untuk menganalisis kedudukan keterangan korporasi sebagai alat bukti dalam tindak pidana korupsi, dan kedua menganalisis keabsahan keterangan korporasi dalam tindak pidana korupsi di Indonesia.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.038 | 0.011 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".