Motivos jurídicos para incorporar el presupuesto de Caución en el principio de oportunidad a nivel judicial, Trujillo 2024
Bibliographic record
Abstract
La presente investigación tiene como finalidad amparar la tutela jurisdiccional efectiva a víctimas en delitos taxativos, que actualmente son los más frecuentes a nivel nacional y contribuye significativamente a la carga procesal en los juzgados. En este contexto, fiscales y jueces recurren a figuras jurídicas como el principio de oportunidad para resolver conflictos y brindar justicia rápidamente a las víctimas. El problema radica cuando no se cumplen los acuerdos establecidos en la audiencia del principio de oportunidad. Sin embargo, el imputado muchas veces no cumple con los acuerdos arribados, por ello se reanuda el proceso. Esto implica que habrá pasado un tiempo considerable sin cumplir con el objetivo de la figura jurídica, perjudicando a la víctima al no obtener una tutela jurisdiccional efectiva y violando el principio de celeridad y economía procesales. Por ello, esta investigación demuestra que es posible incorporar una caución económica como parte del principio de oportunidad en los delitos taxativos como omisión a la asistencia familiar y conducción en estado de ebriedad, con el fin de asegurar el cumplimiento de los acuerdos establecidos en las audiencias de esta figura jurídica, esto se logrará siempre que las partes involucradas propongan y acepten un requisito adicional.
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 | 0.003 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".