MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7112719198

Поняття та класифікація електронних доказів у кримінальному процесі у країнах світу

2025· article· uk· W7112719198 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueThe Scientific Issues of Ternopil Volodymyr Hnatiuk National Pedagogical University Series pedagogy · 2025
Typearticle
Langueuk
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation, Law, and Society
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConfidentialityContext (archaeology)Digital evidenceKey (lock)Electronic dataAuthentication (law)The InternetDigital forensicsData Protection Act 1998
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the context of digital transformation, electronic evidence plays an extraordinarily important role in criminal proceedings. The development of information technologies and the widespread use of digital communications have significantly altered the nature of evidence that can be used in legal proceedings. Electronic evidence encompasses a wide range of digital information, including emails, mobile device data, computer files, video recordings, surveillance camera footage, social media data, and other forms of electronic information. These pieces of evidence are crucial for establishing facts of a crime, as well as identifying the subject, circumstances, and consequences of a criminal offense. This article provides a comprehensive analysis of the concept of electronic evidence, its classification, and the peculiarities of legal regulation in various countries around the world. Special attention is given to countries such as the United States, the United Kingdom, Canada, Australia, Germany, and Japan. A comparative analysis of legal norms regulating the use of electronic evidence in these countries is conducted, allowing for an examination of different approaches to the collection, preservation, authentication, and use of digital evidence. Each of the countries analyzed has its own specific requirements and procedures related to electronic evidence, but a common trend is observed—the need to ensure the reliability and authenticity of data. The study addresses key issues related to the use of electronic evidence, such as ensuring its procedural admissibility, protecting human rights during the collection and use of data, and addressing issues of confidentiality and data security. Specifically, the article analyzes the authentication of electronic evidence, as well as its compliance with procedural requirements established by national and international norms. The article also provides a detailed examination of legislative approaches to electronic evidence in different jurisdictions. In the United States, the Federal Rules of Evidence play a key role in defining procedures for establishing the credibility of digital data, while in the United Kingdom, the Criminal Justice Act 2003 regulates the admissibility of electronic evidence in court. Canadian legislation, including PIPEDA and the Criminal Code of Canada, establishes strict requirements for the collection and processing of electronic evidence. In Australia, important provisions are contained in the Electronic Transactions Act 1999, which regulates the use of electronic documents in legal proceedings. In Germany, the Strafprozessordnung (Code of Criminal Procedure) provides rules for electronic evidence, while in Japan, laws related to confidentiality and information security in the digital environment play a significant role. The article also highlights issues related to international cooperation and the harmonization of legal norms between countries, particularly in terms of exchanging electronic evidence and recognizing its validity within international legal frameworks. The balance between ensuring the security and confidentiality of information and the rights of individuals affected by such evidence is also discussed. Recommendations are made for improving the legal framework, adapting national legislation to the challenges of the digital age, enhancing the effectiveness of international cooperation in this field, andcreating universal standards for the collection and analysis of electronic evidence.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,107

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0320,016

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.

Tête enseignante Opus0,077
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,320 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Scientific Issues of Ternopil Volodymyr Hnatiuk National Pedagogical University Series pedagogyMême sujetEducation, Law, and SocietyTravaux en français237 207