Modeling the Performance of Criminal Law Functions in the Context of Safety and Security Development
Notice bibliographique
Résumé
The main purpose of the article is to ensure the safety and security development of the country through the effective implementation of its law functions. For this, the main scientific task is to model the correct execution of criminal law functions in the context of safety and security development (provinces and territories of Canada). The object of the study is the system for ensuring safety and security development. The research methodology involves the use of modern modeling methods. IDEF, SMART, and SWOT methods are used. As a result, we received an information diagram of the performance of criminal law functions in the context of safety and security development. The elements of the novelty of the results of the study are presented by presenting the main stages of the implementation of criminal law functions in the context of safety and security development. The information diagram consists of several blocks that, through arrows, allow you to explain key processes. The innovativeness of the article is presented in the form of a model for the implementation of criminal law functions in the context of safety and security development. The study is limited by taking into account only criminal law functions. One of the limitations is not only the functions, but also the narrowing to the criminal law of only one country, and, as a result, the specifics of the law of other countries are not taken into account. Prospects for further research should be devoted to aspects of ensuring legal security in the framework of safety and security development planning.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».