Notice bibliographique
Résumé
This research aims to study evidence rules on the admissibility of illegally obtained evidence, especially in search and seizure. Exclusionary rule requires the courts to exclude all evidence that is seized in the course of unconstitutional and illegal search of person and properties. Its purpose is to deter any illegal investigation by the police and prosecutors. Firstly, this research overviews academic debates and case laws on the exclusion of illegally obtained evidence in the US, UK, Germany, Japan, Canada and Korea. Secondly, the development of exclusionary rule in the US is analysed. This is followed by the review of the Supreme Court ruling in 2007 on the case of illegally obtained evidence in search and seizure in 2006. In Its full bench decision, the Supreme Court reversed its position by deciding that all forms of illegally obtained evidence are, in principle, inadmissible. However, the court may have discretion to allow such evidence that obtained without breach of substantive elements of due process, considering all relevant circumstances. When the exclusion of evidence would bring injustice in criminal justice, the court may also exercise its discretion. Lastly, it analyses the meaning and limits of newly introduced §308-2 of the Korean Criminal Procedure Code. This provision codifies the exclusionary rule, so that evidence, which is not obtained by the due process, is not admissible. To realize this rule in practice, principles and exceptions in applying the rule should be provided more in detail.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,006 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».