The role of criminal justice in enhancing punitive measures for sports-related offenses: a multivariate comparative study
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
Introduction: This study explores criminal activities in sports—specifically doping, match-fixing, and violence—emphasizing the need for strong legal frameworks, enforcement, and societal backing to uphold sports integrity. Objective: To assess how legal systems, penalties, and institutional coordination in various countries impact the prevention and management of sports-related offenses, using a comparative legal analysis. Methodology: Seven countries—Italy, Germany, China, the UK, USA, Canada, and Iraq—were selected based on diversity in legal systems, sports development levels, and data availability. The study analyzed national laws, WADA guidelines, and international reports. Countries were classified into proactive-punitive, sports-centric, moderate, or reactive-minimal systems. Socio-cultural and institutional legitimacy factors were included alongside legal norms. Results: Lower recidivism and higher public trust were found in systems with clear laws and effective coordination. Weak legal frameworks led to repeated offenses and reintegration challenges. Preventive and educational efforts significantly reduced repeat offenses across all country types. Discussion: Vague laws and fragmented institutions undermine sanction effectiveness. In contrast, coherent rules and policies support both deterrence and rehabilitation. Cultural trust and institutional legitimacy often outweigh the severity of penalties in influencing outcomes. Conclusion: Effective collaboration and legal clarity enhance responses to sports-related crimes. The global sports sector should adopt unified standards, with comprehensive strategies—combining punitive, preventive, and educational approaches—proving most effective in preserving integrity and reducing criminal behaviors.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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