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Enregistrement W2916002909 · doi:10.5539/jpl.v12n1p74

The Accused Privacy Rights in the Sudanese Legal System

2019· article· en· W2916002909 sur OpenAlexvenueno aff
Adam Mohamed Ahmed Abdelhameed, Kamal Halili Hassan, Parviz Bagheri

Notice bibliographique

RevueJournal of Politics and Law · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCriminal Law and Evidence
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversiti Kebangsaan Malaysia
Mots-clésLawConstitutionPolitical scienceRight to privacyHuman rightsThe Right to PrivacyLegislationStatutory lawCriminal procedureLaw enforcementBill of rightsCriminal codeCriminal law

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this article is to discuss the rights of the accused person in the Sudanese legal system. Similar with other criminal justice systems, the Sudanese law do provide rights for the accused person to enable him or her to defend him or herself. These rights are considered as the core idea behind the thinking of human rights in the criminal proceedings. However the problematic issue here is to what extent does Sudanese law provide and protect the accused right especially the privacy right. It is also pertinent to balance the law enforcement interest in evidence collection in criminal proceedings with the privacy right of the accused in the Sudanese legal system. We found that there are evidence of privacy right protection on the accused within the Sudanese legal system. The result of this research shows that in Sudan, the privacy right was provided for the first time at the constitutional level in the T1973 Constitution (Articles 42 and 43). It has later received recognition in the 1985 Transitional Constitution (Articles 24 and 30), the 1998 Constitution (Article 29) and the 2005 Interim National Constitution (Article 37). At the statutory level, legislative protection is given to this right in the Penal Code 1991 (Section 166), the Code of Criminal Procedure 1991 (Sections 86 through 95) and the Informatic Offences (Combating) Act 2007 (Sections 16 and 6). The method adopted in this article is a qualitative content legal analysis of primary and secondary data obtained from legislation, case-law and various literature.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0130,012
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0000,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,293 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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