Leseprobe
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Reforma Judicial 2024 en México. Entre la Promesa de Transparencia y el Riesgo de Politización
Carlos Medel-Ramírez
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Sozialwissenschaften, Recht, Wirtschaft / Politisches System
Beschreibung
Documento del año 2024 en eltema Política - Sistemas políticos, Universidad Veracruzana (IIESES), Materia: Sociología Matemática, Idioma: Español, Resumen: La Reforma Judicial de 2024 en México introduce cambios significativos en el sistema judicial, como la elección popular de jueces y la creación de un Tribunal de Disciplina Judicial. Si bien estas medidas buscan mejorar la transparencia y la confianza pública, también plantean riesgos para la autonomía judicial y la imparcialidad. Este análisis utiliza modelos matemáticos, redes neuronales y un Modelo Basado en Agentes (MBA) para evaluar los posibles impactos económicos y sociales de la reforma, particularmente en la estabilidad del sistema judicial, la confianza de inversionistas y los derechos humanos. Los resultados muestran que la reforma puede incrementar la transparencia, pero al mismo tiempo compromete la independencia del poder judicial. Por ejemplo, el escenario de politización alta, en el que se permite la elección popular de jueces, indica una caída en la confianza de inversionistas, lo cual podría afectar la estabilidad económica del país. En cuanto a la aceptación pública, el análisis de redes neuronales identifica que medidas de transparencia reciben apoyo, mientras que las propuestas que amenazan la imparcialidad judicial generan resistencia. El MBA revela que la Suprema Corte de Justicia de la Nación (SCJN) tiende a intervenir en reformas que vulneren derechos fundamentales o la autonomía judicial. Para optimizar los beneficios de la reforma, se recomienda implementar auditorías y mecanismos de transparencia que no comprometan la independencia judicial, además de establecer un monitoreo continuo para evaluar sus efectos a lo largo del tiempo y ajustar la implementación según los resultados
Kundenbewertungen
Autonomía Judicial, Reforma Judicial, Derechos Humanos, Modelado Matemático, Transparencia