Crimes against Justice under the Legislation of the States of the European Union
Notice bibliographique
Résumé
The countries of the European Union (EU) are united, but above all, each country is autonomous. EU Member States have different legislation on criminal offences. The EU authorities have already suggested the possibility of creating a single system for regulating legal provisions on criminal offences. Studying and comparing the legal systems and responsibilities for crimes against justice in individual countries will facilitate the analysis of the differences in the legislation of the EU countries. The purpose of this paper is to investigate crimes against justice in accordance with the laws of each individual European country. The paper considers the composition of such crimes, as well as the responsibility to which offenders can be brought in case of such crimes. The study uses the methods of analysis and synthesis, analyses legal provisions. General methods of scientific cognition used in this study include dialectical, historical, the Aristotelian method, method of systematic data analysis, formal legal method, method of legal modelling and comparative legal method. The study investigates the legal framework of European countries, in particular criminal codes and laws. This study systematises and groups the received information and data on criminal liability of judges for unlawful decisions. The European practices in punishing those who do not comply with court rulings and judgments are also analysed. A study of the legal system in individual EU countries will help distinguish between positive and negative aspects in the legislation. In addition, this study allows to consider and analyse the most effective laws, provisions, and principles that can be implemented in the current legal system of different countries of the world.
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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 | 0,007 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».