Bibliographic record
Abstract
Ovaj završni rad sadrži prikaz temeljnih načela i instituta biračkog prava u Republici Hrvatskoji te opis postupka za izbor zastupnika u Hrvatski Sabor prema Ustavu Republike Hrvatske i izbornom zakonodavstvu. U radu kronološki analiziramo provedbu parlamentarnih izbora u Republici Hrvatskoj od prvih kompetitivnih izbora održanih 1990. godine do posljednjih iz 2016. godine. Unutar analize izbora slijedi određenje zakonske osnove na temelju koje su provedeni pojedini izbori, tip izbornog sustava, podjela na izborne jedinice, pravilo pretvaranja glasova u mandate, osvrt na izborne rezultate te prikaz ustavnosudske prakse u pogledu žalbi Ustavnom sudu Republike Hrvatske na rješenja Državnog izbornog povjerenstva. Zaključno dajemo kratak osvrt na do sada primijenjene izborne modele, prednosti i nedostake aktualnog izbornog sustava te mogućnosti poboljšanja. Republika Hrvatska, promijenila je, od prvih višestranačkih parlamentarnih izbora održanih 1990. godine do danas, u svom izbornom zakonodavstvu većinski, mješoviti i razmjerni izborni sustav. Prvi demokratski i kompetitivni izbori održani su u Hrvatskoj 1990. godine primjenom većinskog izbornog sustava. Mješoviti većinsko-razmjerni sustav uveden je zakonskim izmjenama iz 1992. godine. Razmjerni izborni sustav usvojen 1999. godine vrijedi do danas, uz manje izmjene.
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 | 0.008 | 0.018 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.002 |
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".