El “Habeas Corpus” y su aplicación por parte de las personas privadas de libertad en la ciudad de Esmeraldas durante el 2021
Bibliographic record
Abstract
La presente investigación centra su análisis en el uso de la acción de “Habeas Corpus” mismo que se encuentra establecido en la Constitución de la República del Ecuador en el 2008, como una garantía constitucional, y también se lo especifica en la Ley Orgánica de Garantías Jurisdiccionales y Control Constitucional del 2009; esta acción es comúnmente utilizado por los profesionales del derecho para la otorgación de otras medidas cautelares diferentes a la prisión como, el arresto domiciliario o presentación periódica ante un Juez, beneficiando de esta manera tanto a personas privadas de la libertad con o sin sentencia ejecutoriada. La temática se justifica plenamente debido a que en los últimos meses han existido casos de conmoción por el mal uso de esta garantía jurisdiccional. Se planteo como objetivo de la investigación: “Determinar aquellos procedimientos o vacíos legales aplicados en la acción de Habeas Corpus aprovechados por las personas privados de libertad de la ciudad de Esmeraldas, para obtener su inmediata libertad durante el año 2021”. Para llevar a cabo la presente investigación, se aplicó la metodología cualitativa, además, de aplicarse técnicas como la revisión bibliográfica o documental, y analítica-sintética.
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 | 0.004 | 0.017 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.001 |
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".