Efectos jurídicos perjudiciales recaídos en el tercero registral como consecuencia del asiento cancelatorio, extendido de acuerdo al artículo 5 de la Ley 30313
Bibliographic record
Abstract
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.
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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 | 0.010 | 0.048 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.038 | 0.006 |
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".