Противодействие коррупции как цель правоохранительной политики: отечественный и зарубежный опыт
Notice bibliographique
Résumé
The phenomenon of corruption is inherent to society at all stages of its development, as well as various segments of public life and has enough deep historical roots, due to social, economic and political factors, as well as characterized by specific national and state forms of embodiment. Corruption combined with the lack of professionalism of officials is one of the main causes of social and economic crises. The problem of anti-corruption has never lost its relevance. A special place is given to the implementation of law enforcement policy that is associated with the use of state coercion measures against offenders, enforcement of the imposed measures (sanctions), as well as the implementation of measures aimed at preventing crime in the future, in this case of corruption crimes. The purpose of research is to explore the domestic and international experience in the implementation of judicial policy in countering corruption. To achieve this goal solves problems disclosure concepts of law enforcement policies and anti-corruption measures are analyzed in the foreign and domestic level. The study of law enforcement policy in combating crimes of corruption is based on an analysis of the causes and conditions for the development of corruption crimes. Feature of the study is that analyzes the wealth of experience available in the international community on combating corruption. The content of anti-corruption strategy as a set of legal, political and organizational measures aimed at: 1) the formation of the anti-corruption mood of society; 2) to raise awareness about the dangers of corruption; 3) international qualification standards corruption offenses, harmonization of jurisdictional parameters; 4) creation of transparency of the atmosphere, primarily in the financial sector to enable the identification of acts of corruption; 5) principle of inevitability of punishment; 6) ensuring fair compensation to victims of crimes of corruption factors, is analyzed. The anti-corruption experience of countries such as Finland, Denmark, New Zealand, Iceland, Singapore, Sweden, Canada, the Netherlands, Luxembourg, Norway, Australia, Switzerland, United Kingdom, Hong Kong, Austria, Israel, USA, Chile, Ireland, Germany, Japan is disclosed. Importance of the study of law enforcement policy in fighting corruption is the need for timely and effective prevention programs aimed at preventing crimes of corruption.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».