MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W7065557804

Efectos jurídicos perjudiciales recaídos en el tercero registral como consecuencia del asiento cancelatorio, extendido de acuerdo al artículo 5 de la Ley 30313

2022· dissertation· es· W7065557804 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

Venuerenati · 2022
Typedissertation
Languagees
FieldPhysics and Astronomy
TopicLaser-Plasma Interactions and Diagnostics
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsNova scotiaThird partyWork (physics)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

La constante evolución de herramientas, de las que se valen las organizaciones delictivas para
\ndefraudar a los propietarios de bienes inmuebles, en los últimos años ha impactado de manera
\nsignificativa en la seguridad jurídica y en la efectiva protección del derecho de propiedad.
\nLa respuesta del Estado a esta problemática se dio mediante la promulgación de la Ley
\nNº 30313, que fue materia de diversos cuestionamientos, uno de ellos recae en lo señalado por
\nel artículo 5º: La información contenida en las inscripciones y anotaciones preventivas que
\nhan sido canceladas, no perjudica al tercero en los términos establecidos en el artículo 2014
\ndel Código Civil (…). El objetivo general del trabajo fue demostrar que esta supuesta
\nindemnidad jurídica no se cumple, y que el tercero registral sí se encuentra afectado por el
\nasiento cancelatorio. Para tal fin se revisó el procedimiento de cancelación administrativa en
\nsede registral por los supuestos de falsificación documentaria o suplantación de identidad
\ncontrastando con lo establecido por la doctrina nacional y extranjera respecto a los principios
\nrectores del sistema registral los cuales se han visto modificados por la normativa referida, por
\nlo que se concluye que efectivamente desde la norma, el asiento cancelatorio, produce una
\nafectación real al derecho del tercero registral.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.372
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

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.

Opus teacher head0.008
GPT teacher head0.316
Teacher spread0.309 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2022
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venuerenatiSame topicLaser-Plasma Interactions and DiagnosticsFrench-language works237,207