Unleashing the Power of Artificial Intelligence in Criminal Liability Determination in the Modern Police System with Special Reference to its Application in Combating Fishery-Related Crimes in India
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Police play a pivotal role in various ways to determine criminal liability in any given system of law.Police, policing, criminal liability, and criminal justice delivery system in general have witnessedrapid change in the 21st Century, especially due to globalization and the unprecedented growth ofscientific and technological developments which in turn needs the adoption of modern technologiesand tools to deal and regulate the same otherwise the very purpose of police and policing will bedefeated as it will become out-dated to deal with the modern crimes and criminals. The fisheriessector in India faces significant challenges due to rampant illegal practices, including illegal fishing,overfishing, and the trading of endangered species. These activities not only deplete marineresources but also have severe economic and environmental consequences. Traditional monitoringand enforcement methods have proven to be inadequate in curbing such offenses. This paper strivesto highlight two significant aspects viz., a. latest policies, initiatives, and practices adopted byvarious major governments around the world related to artificial intelligence to improve the nuancesin fixing criminal liability in the criminal justice delivery system, in general, b. the significant roleof artificial intelligence in combating fishery-related offenses and crimes in India, in particular.Along with that, this paper seeks to put forward suggestions to avoid the existing lacunas and forbest practices to be adopted by Indian law enforcement agencies in detecting, preventing, andinvestigating various crimes including fishery-related crimes. This paper also encourages furtherresearch.
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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 | 0,020 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle