La paradoja del fin de la pena y el delito de feminicidio en los distritos de Lima Sur en el año 2022
Bibliographic record
Abstract
El presente estudio ha tenido como objetivo general: Determinar la relación que existe entre la paradoja del fin de la pena y el delito de feminicidio en los distritos de Lima Sur en el año 2022. El feminicidio es un acto criminal contra las mujeres, puesto que contraviene la moral, libertad, y la dignidad humana. Por ello, el Estado peruano ha incorporado la regulación del delito de feminicidio para hacer frente a esta contingencia, dado que el articulo 108-B, del Código Penal del 2004, ha establecido que, el sujeto transgresor que incurra en este delito será sancionado con una pena privativa de libertad no menor de 20 años. No obstante, la regulación de este delito no ha tenido resultados positivos, ya que de forma permanente se han anunciado diversos casos de feminicidio. Con ello, ha surgido la paradoja e incógnita sobre si este régimen legal cumple o no con su función de tutelar la integridad de las mujeres, en tanto que este problema se ha encontrado en los distritos de Lima Sur. Se estableció un estudio básica pura, un enfoque cuantitativo, un diseño correlacional, no experimental y transversal, para la recolección de datos se aplicó la técnica de la encuesta junto con el instrumento del cuestionario. Se concluyó que, el legislador debe especificar detalladamente el delito de feminicidio para que los justicieros no cometan el error de interpretarlo de una forma distinta, y de esa forma se neutralice la paradoja de la pena ante la esencia del feminicidio.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.000 |
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".