Imputación necesaria en proceso inmediato por omisión a la asistencia familiar en amparo del principio acusatorio, distrito fiscal de Lima, 2016
Bibliographic record
Abstract
El presente investigación es del tipo descriptiva, con un enfoque cualitativo, de \ndiseño de teoría fundamentada; con el objetivo general de analizar de qué manera \nla imputación necesaria realizada por el Ministerio Público en el proceso inmediato \npor delito de omisión a la asistencia familiar incide en el principio acusatorio del \ncódigo procesal penal en el Distrito Fiscal de Lima, 2016; así también, se planteó \ndos objetivos específicos complementarios al objetivo general planteado \ninicialmente; los cuales fueron determinar de qué forma la capacidad económica \ndel imputado se relaciona con la carga de la prueba del Ministerio Público en la \nincoación del proceso inmediato por delito a la omisión a la asistencia familiar en el \nDistrito Fiscal de Lima, 2016 y, por otro lado, establecer de qué manera la omisión \nalimentaria como supuesto de aplicación del proceso inmediato restringe el \nejercicio público de la acción penal del Ministerio Público, en el Distrito Fiscal de \nLima, 2016. Con el fin de obtener los objetivos trazados en la presente \ninvestigación, se aplicó la técnica de la entrevista, encuesta, análisis de sentencias \ny del marco normativo; resultados que fueron destinados a la comprobación de los \nsupuestos jurídicos planteados al inicio de la investigación a partir de la formulación \ndel problema general y específicos respectivamente.
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 | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".