沈伯洋喊話陳昭姿:我拜託你,不要被黃國昌綁架了!四叉貓揭她迎戰秘辛
三立新聞網 setn.com.2024年5月5日 15:45

記者李鴻典/台北報導

民眾黨立委陳昭姿。(圖/資料照)

藍白日前聯手擋下民進黨提出的立委赴中納管案,讓民進黨立委沈伯洋當場站起來對民眾黨團總召黃國昌怒吼「有沒有羞恥心啊」;民眾黨立委陳昭姿今(5)日解釋,民眾黨僅反對立委沈伯洋提出的版本,並未阻擋立委賴瑞隆提出的版本,並指出,沈版要將立委出國審核交由行政權審查,違反三權分立,毀憲亂政。對此,沈伯洋回擊,「真的不要帶風向,我三分鐘就可以回應你。昭姿委員,我認為我們並沒有不同。我拜託你,不要被黃國昌綁架了。他的論述已經不只是有問題,是完全在為虎作倀了。」

陳昭姿在臉書發文寫下關於立法委員前往中港澳之申請:

陳昭姿在臉書發文寫下關於立法委員前往中港澳之申請。(圖/翻攝自陳昭姿臉書)

1. 當你們不斷以汙衊羞辱言語批判後,還是請心平氣和的了解內情。

2. 民進黨內部有賴瑞隆委員與沈伯洋委員版本,核心差異請看紅線。

3. 民眾黨沒有阻擋賴委員版本,目前順利在司法法制委員會審查中。

4. 沈版要將職責為監督行政權的立委,其出國申請交付行政機關審查? 賴版則是主張向立法院報備,並於網站公開。

5. 若通過沈版,立法委員既要監督行政權,又要被行政權審核出國權? 這是違反三權分立,落實民進黨近日最愛使用的「違憲亂政」四個字。

6. 沒有一個法案草案的版本可以面面俱到,這不是零和遊戲,不是毫無條件的支持,或毫無條件的反對,通常是介乎其中。

7. 就像現行的人工生殖法只允許捐精捐卵,排除代孕,我們當然支持前者,但希望也納入後者。

8. 好的法案不會是填空題或是非題,多數是申論題,絕對不會是情緒題或顏色題。

9. 立委赴中是要立法院自律,還是要交由被立法機關監督的行政機關做審查,民進黨內部應該先取得共識,再來要求別人支持。

沈伯洋直接在留言區回覆,「真的不要帶風向,我三分鐘就可以回應你」。

1. 退回程序委員會,基本上就是程序事項,版本不同,就是要進委員會,不然「併案討論」是做什麼用的?光是國會改革版本有多少種,你們有把不合理的、矛盾的退回程序委員會嗎?

2. 每個法案都是15位連署,什麼時候規定要51位連署?你這個宣稱反而是違背現有法令。

3. 然後你這個主張更離譜的是,賴委員的版本是行為法,我的版本是兩岸條例,完全不同,為什麼?因為一個是內部行為法,一個是外部規範。這就是黃國昌那天自己提的,為什麼行為法要有性騷,外部規範也要有性騷?因為作用完全不同啊!一個是內部規範,一個是刑事處遇,根本沒有衝突。

一家公司內部有性平規範,我們可不可以講說,反正他有了,所以我國不用另外訂定性騷擾防治法?基本法學ABC你不熟,我覺得根本沒關係,因為術業有專攻,大家討論就好。我那天在還沒表決前就有走過去跟你和林國成委員討論,你們是怎麼跟我說的?結果呢?繼續退回程序委員會。

4. 最後,如果司法院長去中國要聯審會,表示行政侵害司法嗎?當然不是。這也是法學ABC。

沈伯洋並對陳昭姿喊話,「我認為我們並沒有不同。我拜託你,不要被黃國昌綁架了。他的論述已經不只是有問題,是完全在為虎作倀了」。

沈伯洋並對陳昭姿喊話,「我拜託你,不要被黃國昌綁架了」。(圖/民進黨提供)

四叉貓則透露,「你們知道為什麼撲馬(指沈伯洋)昨天叫陣國蔥(指黃國昌),但今天出來迎戰的是昭姿姊嗎?因為昭姿姊辦公室的八位助理,全部都是國蔥老師安插的前石粒(時力)昌系人馬,她的辦公室主任叫做賴嘉倫」。

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影/72歲周萬來遭民進黨失心瘋對待「史上第一次」 高金素梅痛喊:沒有一字可形容
立法院會昨上演國會改革法案表決大戰,朝野立委肉搏戰全武行,甚至還發生郭國文突然出手,搶走周萬來手上的公文的狀況發生;對此,高金素梅表示,她覺得很無奈,這一次民進黨好像失心瘋一樣,沒有一個字可以形容。
  • 資料來源:網路溫度計自2017年至今約累積28億則以上文章的網路社群大數據資料庫,其內容涵蓋Facebook、YouTube、Instagram、Dcard、以及包含Yahoo奇摩新聞、聯合新聞網、中時新聞網、ETtoday新聞雲、LINE TODAY、蘋果日報、自由時報、三立新聞網等約350家媒體網站上與選舉相關之政黨、候選人公開資料。
  • 分析方式:本模型分析方式非採傳統抽樣之民意調查,係將蒐集之資料庫予以分析,無母體數、樣本數限制。本模型係運用大數據關鍵引擎,透過深度學習與AI人工智慧技術,使用斷字切詞(Word Segmentation)、語意分析(Semantic Analysis) 、即時情緒分析(Real-Time Sentiment Analysis)等技術,汲取網路上相關討論文章,將文章分為正面、負面、中立三種情緒,計算網路聲量。
  • 跨世代劃分標準:本預測模型判別跨世代之依據,係以不同世代使用者之網路社群行為模式差異區辨。以不同社群網站之使用者世代臉譜數據為基礎,計算跨世代在不同社群聲量上的權重,綜合計算後得到世代好感度數據。
  • 名詞解釋
    • 網路聲量:透過「KEYPO大數據關鍵引擎」,計算社群討論及新聞報導提及的文章則數,聲量越高代表討論越熱,能見度越高。
    • 好感度分數:綜合評估網路聲量與網友語意情緒,分析各熱門候選人的網友評價。各熱門候選人的情緒、聲量皆經過標準化分數處理,得出好感度分數,再進行各縣市候選人彼此的比較,評量不僅需要聲量高,而且是好評要高,負評要低。好感度分數範圍在0-100分之間,分數越高,表示整體網友對於該位候選人的好感程度越佳。
  • 其他說明
    • 調查單位及主持人:大數據股份有限公司
    • 辦理時間:即日起至2022年11月16日止,逐日更新好感度數據。
    • 抽樣方式:本預測模型非抽樣之民調調查
    • 母體數:無母體數,請參考上述大數據資料庫的內容涵蓋範圍
    • 樣本數及誤差值:本預測模型非採用小樣本抽樣之民意調查,不適用抽樣誤差值
    • 經費來源:Yahoo奇摩、大數據股份有限公司