Challenges and Legal Solutions of Electronic Monitoring-Based Incarceration: A Comparative Study of Iran and Leading Countries
Notice bibliographique
Résumé
Leading countries in the field of electronic monitoring-based incarceration, such as France, Canada, and the United States, have effectively utilized this approach through comprehensive legislation and the adoption of advanced technologies. This study, conducted using a descriptive-analytical method, presents a comparative analysis of Iran and leading countries and offers recommendations for drafting comprehensive laws, developing infrastructures, and fostering public awareness. The findings indicate that the successful implementation of this method depends on integrating electronic monitoring with principles derived from situational crime prevention theories, deterrence justice, social control, and rational choice theory. For Iran, adopting these approaches can significantly enhance criminal policies and mitigate implementation challenges. The experience of France demonstrates that electronic monitoring can serve as an effective tool in reducing prison overcrowding, facilitating rehabilitation, and enhancing social security. Related legal frameworks, such as Loi Perben II and Article 723-7 of the French Code of Criminal Procedure, have clearly established the necessary legal foundations for leveraging the benefits of this system. This experience can serve as a model for other countries, particularly Iran, to improve judicial efficiency through the adoption of this method. Additionally, similar to France’s 2019 Domestic Violence Prevention Law, Iran can utilize electronic monitoring to restrict offenders' contact with victims and enhance victim safety. By enacting comprehensive legislation, developing technological infrastructures, and integrating electronic monitoring with rehabilitation programs, Iran can effectively employ this approach within its criminal justice system. A comparative analysis of the United States, Canada, and the United Kingdom, alongside Iran’s existing challenges, further reveals that public awareness campaigns and specialized workforce training are also essential for the successful implementation of this system in Iran
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».