The Role of State Attorney General in Prevention of Crime Occurrence
Notice bibliographique
Résumé
Nowadays, wide span and diversity of new types of crime have provoked a social crisis. To prevent the crime, various reactions have been revealed in different societies. However, such responses are originated in retributive and intimidation thoughts. Public opinion and lack of knowledge in properly treating with crimes have been the main reasons why governments tend to repressive reactions, while prevention of crime occurrence topics should be considered in the first priority of crime policies of countries. Attorney general’s appearance in prevention realm is complicated and sensitive and deemed as a most challenging subject. Because he in charge of public prosecutor is the keeper of individuals, social, government, people’s benefits and guardian of social security. But his range of intervention is under question and is a serious and challenging argument. The present study aims to know the different kinds of challenges and available solutions in the light of explaining the dissuasive methods and also to prevent the increasing of crimes number and social security threat by the most effective tools and prevention methods and perform our duties favorably and properly in accordance with meet the needs of criminal justice goals. The method used in this study is analytic-descriptive and is prepared using library valid documents and books. We conclude that in social prevention level, the governmental organizations are not the only effective and responsible but by considering international experiences in performing patterns of prevention management, it seems that performing prevention plans through social institutions and NGOs (particularly in social prevention)is highly effective in crime occurrence prevention.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».