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Enregistrement W4380521779 · doi:10.6000/1929-4409.2020.09.326

Terms of Citizens 'Rights Restriction when Applying Measures of Criminal Procedure Forcing

2020· article· en· W4380521779 sur OpenAlexvenueno aff
E.A. Askat, B.E. Zhaksybayev, Arman SAKHARBAY, A.M. Nurbeko, Т.А. Ханов

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Criminology and Sociology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLegal and Policy Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoercion (linguistics)Principle of legalityLawValue (mathematics)Criminal procedurePolitical scienceProcess (computing)Criminal lawAction (physics)Property (philosophy)Law and economicsPsychologySociologyComputer scienceEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The article considers the nature and purpose of measures of criminal procedure coercion. The authors highlighted the grounds for restricting constitutional rights and freedoms when using coercive means. The author’s definition of measures of criminal procedural coercion is formulated, which means: the preventive action applied by the authorities conducting the criminal process in the criminal case aimed at achieving the objectives of the pre-trial investigation and trial or ensuring proper conduct of the participants in the criminal process specified in the law, if any conditions and circumstances that necessitate the use of such an impact. The issues of legality and localization criteria of personal property and non-property subjective interests of citizens are raised. The analysis of the main classifications of measures of procedural coercion is carried out, and the author's approach to the classification of measures of procedural coercion is proposed, based on the conditions and the real need to limit the rights and legitimate interests of the person. Article materials can be of practical value for employees of investigative units conducting pre-trial investigations and encountering problems with the application of procedural coercive measures.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,239
Score d'incertitude au seuil0,271

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,140
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,230 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2020
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