Structured Dataset of Egyptian Drug-Related Criminal Cases
Notice bibliographique
Résumé
This dataset contains structured legal data extracted from multiple Egyptian legal references, primarily focused on drug-related criminal cases. The sources include the books "مجموعة الأحكام الصادرة من الهيئة العامة للمواد الجنائية ومن الدوائر الجنائية" (Collection of Judgments Issued by the General Authority for Criminal Matters and Criminal Circuits) and "الموسوعة الذهبية في قضايا المخدرات" (The Golden Encyclopedia of Drug Cases), both of which are publicly available and government-authorized. The dataset includes approximately 200 entries and 9 columns, covering key fields such as charges, case facts, legal reasoning, applicable laws, judgment outcomes, prison terms, fines, and more. Data was extracted using a combination of manual transcription and OCR techniques, and then formatted into a structured CSV file. This resource is designed for researchers and NLP engineers working in Arabic legal text processing. It supports various tasks including classification, prediction (e.g., law prediction based on facts), legal reasoning analysis, and fine-tuning Arabic legal NLP models. Use Restrictions: This dataset is intended strictly for academic and research purposes. It must not be redistributed for commercial use or re-published under another name. Any use must acknowledge the original source and contributors.
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,034 | 0,031 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».