Sistema para la recomendación de los imperativos morales y éticos del ciudadano ecuatoriano sustentados en la teoría de Karl Binding

Autores/as

  • Edmundo Enrique Pino Andrade Universidad Regional Autónoma de Los Andes, Puyo. Ecuador
  • Tirsa Salome Gómez Proaño Servidora pública. Ecuador
  • Juan Alberto Rojas Cárdenas Universidad Regional Autónoma de Los Andes, Puyo. Ecuador

Palabras clave:

sistema de recomendación, números neutrosóficos, imperativos, ley, norma, antijuridicidad, delito

Resumen

El presente trabajo busca abordar la teoría de los imperativos de forma general y de manera particular la teoría formulada por Karl Binding. Dado que la teoría de los imperativos formulada por Karl Binding no especifica los imperativos morales y éticos en sí, sino que establece la idea de que existen ciertos imperativos que promueven la educación moral y conciencia en los individuos, y fomentar valores éticos en la sociedad; la presente investigación tiene como objetivo desarrollar un sistema para la recomendación de los imperativos morales y éticos del ciudadano ecuatoriano sustentados en la teoría de Karl Binding. Para el desarrollo del sistema de recomendación fue necesario analizar cómo se estructura la norma como imperativa, así como cuáles son sus elementos. Al concluir son señaladas las principales críticas realizadas a la teoría de Binding; esto con el propósito de fijar la función de esta concepción en la teoría del delito y sus repercusiones dogmáticas ya que su influencia genera consecuencias en los diferentes elementos del delito. Se pone énfasis en la influencia que tiene la teoría de los imperativos en el desarrollo del derecho penal, abordando cómo concibe a la norma esta teoría. Se analiza cómo este autor desarrolló la teoría de los imperativos y las consecuencias dogmáticas que se extraían de su construcción.

Publicado

2023-10-01

Número

Sección

Articulos

Cómo citar

Sistema para la recomendación de los imperativos morales y éticos del ciudadano ecuatoriano sustentados en la teoría de Karl Binding. (2023). Neutrosophic Computing and Machine Learning. ISSN 2574-1101, 29, 73-82. https://fs.unm.edu/NCML2/index.php/112/article/view/419