Criminal Liability and Crime and Punishment Proportionality in the Crime of Legal Entities
Notice bibliographique
Résumé
One of the innovations of Islamic Penal Code in 2013 was to accept criminal liability of legal entities. By accepting criminal liability of legal entities, the way to punish them is arisen. As a legal person cannot commit any crime, any punishments are not applicable to them. Accordingly, Article 20 of this Law enumerated a list of penalties applicable to legal persons and it was tried to use penalties in accordance with the legal entities to deal with them. Punishments such as dissolution, confiscation, cash fine, announcement of the judgment, Diyeh, social and economic exclusion; such as a ban on business activities, prohibition of the public invitation to raise capital and ban from drawing business documents listed in Article 20 and Article 14, are a set of punishments which relatively different from usual punishment for individuals. These penalties are relative diversity, but what is objectionable is that the details and conditions of implementation of each of these punishments are not clear. If legislator described the details exactly or provided the condition to require the adoption of The Executive Bylaw of the punishment, it would be better. Given that all the points and issues about penalties for legal persons are not stated in this law as well as ambiguities in the law for a comprehensive definition of legal person, the way to implement main and supplementary punishments, In this study it was tried to evaluate and criticize the legal entities penalties including main and supplementary ones and their grading.
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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 | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,026 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
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 ».