Informe sobre Resolución N° 069-2015-OEFA/TFASEM recaída sobre el Expediente N° 1094-2013- OEFA/DFSAI/PAS
Bibliographic record
Abstract
El problema principal del informe versa sobre el uso de Estándares de Calidad Ambiental, previstos en la Guía de Canadá (Canadian Environmental Quality Guidelines), los cuales han sido establecidos por instituciones internacionales que no han sido reconocidas por el ordenamiento jurídico peruano como fuente de derecho. El presente trabajo cuestiona la posibilidad de su uso, para determinar los posibles efectos adversos al medio ambiente, también entendidos como daño ambiental, en la aplicación de sanciones administrativas, en el marco de Procedimiento Administrativo Sancionador llevado a cabo por el Organismo de Evaluación y Fiscalización Ambiental en el Perú. Conforme a ello, se analiza si es que el empleo de estos instrumentos normativos para determinar el daño ambiental, los cuales establecen modelos de conducta, constituye un uso válido de Soft Law en el derecho administrativo peruano. Posteriormente, se evalúa si es que el uso de los mismos recae sobre el margen de discrecionalidad, facultad tácita con la que cuenta la administración. Finalmente, en este trabajo se determinará si es que el empleo de los Estándares de Calidad de Suelos Agrícolas, previstos en la normativa dispuesta por el Ministerio del Ambiente de Canadá, contempla una vulneración al Principio de Tipicidad y al derecho a la defensa de los administrados, de acuerdo con las disposiciones recogidas por la Ley de Procedimiento Administrativo General, la Ley General del Ambiente y el Reglamento para la Protección Ambiental en la Actividad Minero-Metalúrgica.
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 | 0.015 | 0.019 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.004 |
| Open science | 0.003 | 0.005 |
| Research integrity | 0.009 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.157 | 0.090 |
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".