La ausencia de graduación y discrecionalidad en la aplicación de sanciones administrativas, cuando se determina una infracción administrativa en el marco de la Ley Nª 28008-Ley de Delitos Aduaneros
Bibliographic record
Abstract
Esta investigación surge con el objetivo de establecer cómo la ausencia de graduación\ny discrecionalidad en la aplicación de sanciones administrativas determina una infracción\nadministrativa en el marco de la Ley N° 28008 – Ley de los Delitos Aduaneros. En\nconsecuencia, se estudiarán los criterios y las presunciones de graduación y discrecionalidad\nen la aplicación de sanciones por infracciones administrativas aplicables de acuerdo con la\nLey N° 28008 - Ley de los Delitos Aduaneros y la Ley General de Aduanas.\nAsimismo, se pretende plantear los criterios de graduación en el ejercicio de\nfacultades discrecionales por medio de presunciones razonables y verificables en los actos\nde los administrados. Nos enfocaremos en los casos más destacados referentes a la aplicación\nde sanciones ante infracciones previstas en la Ley General de Aduanas y la Ley de los Delitos\nAduaneros.\nConsiderando lo manifestado, cabe resaltar que la graduación y discrecionalidad en\nla aplicación de sanciones administrativas está sujeta a la Ley General de Aduanas (LGA),\nque mantiene regímenes de graduación y reglas para aplicar las sanciones reguladas ante una\ninfracción administrativa de dicha ley, mientras que las infracciones relacionadas con la Ley\nde Delitos los Aduaneros no se someten a normas o disposiciones similares para aplicar una\ngraduación o discrecionalidad.
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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 | 0.008 | 0.015 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".