Ответственность за уклонение от исполнения уголовных наказаний по законодательству некоторых государств Северной и Южной Америки
Notice bibliographique
Résumé
статья посвящена компаративистскому анализу положений уголовного законодательства ряда государств Северной и Южной Америки, устанавливающего ответственность за деяния, связанные с уклонением от исполнения уголовных наказаний. Целью исследования являлось установление общих и отличительных черт правовой регламентации уголовной ответственности за уклонение от уголовных наказаний по законодательству России и некоторых государств Северной и Южной Америки. В основу научного познания были положены такие методы, как сравнительно-правовой, формально-юридический, структурного анализа. На основе исследования интересующих преступлений, специфики закрепления юридических признаков их видового объекта, субъективной стороны и субъекта, описанных в источниках уголовного права Аргентины, Бразилии, Канады, Мексики, штатов Алабамы, Вашингтон, Калифорния, Техас, Флорида, автор осуществляет систематизацию подходов к криминализации деяний, связанных с исполнением уголовных наказаний, к дифференциации ответственности за них. В статье осуществлен сопоставительный анализ положений УК РФ и законодательств указанных стран, определены точки соприкосновения и границы водораздела концептуального подхода к криминализации соответствующих деяний. Автор также определяет пути оптимизации положений отечественного уголовного законодательства с учетом положительного опыта отдельных из названных государств. the article is devoted to the comparative analysis of the provisions of the criminal legislation of a number of states of North and South America, establishing responsibility for acts related to evasion of execution of criminal punishments. The purpose of the study was to establish common and distinctive features of the legal regulation of criminal liability for evasion of criminal punishments under the legislation of Russia and some states of North and South America. The scientific knowledge was based on such methods as comparative legal, formal legal, structural analysis. Based on the study of the crimes of interest to him, the specifics of securing the legal features of their species object, subjective side and subject, described in the sources of criminal law of Argentina, Brazil, Canada, Mexico, the states of Alabama, Washington, California, Texas, Florida, the author systematizes approaches to the criminalization of acts related to the execution of criminal punishments, to the differentiation of responsibility for them. The article provides a comparative analysis of the provisions of the Criminal Code of the Russian Federation and the legislation of the aforementioned countries, identifies points of contact and boundaries of the watershed of the conceptual approach to the criminalization of the relevant acts. The author also identifies ways to optimize the provisions of domestic criminal legislation, taking into account the positive experience of some of the aforementioned states.
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 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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,007 |
| Communication savante | 0,012 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,048 | 0,015 |
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 ».