Child-Friendly Justice under the POCSO Act: A Critical Analysis of Implementation Barriers and Reform Imperatives
Notice bibliographique
Résumé
The Protection of Children from Sexual Offences (POCSO) Act, 2012, represents India's legislative commitment to child-friendly justice, aiming to protect child survivors from secondary victimization during legal proceedings.This paper provides a critical analysis of the implementation of the child-friendly procedures under the act.This research uses a doctrinal methodology to examines statutes, case law, government reports, and scholarly commentary to evaluate the gap between the Act's progressive provisions and its practical application.The findings indicate that the Act's implementation is systemically undermined by three primary failures: significant infrastructural deficits, including the lack of truly child-friendly Special Courts; critical gaps in psycho-social support, particularly the ineffective provision of Support Persons; and procedural insensitivities from key stakeholders that result in the re-traumatization of the child.The study furthermore offers a comparative analysis with frameworks in the United Kingdom and Canada to identify international best practices.The paper concludes that without comprehensive reforms to address these institutional, infrastructural, and procedural failings, the child-friendly promise of the POCSO Act remains largely unrealised.
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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 | 0,059 | 0,075 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,038 |
| Communication savante | 0,017 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».