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Enregistrement W7154118630 · doi:10.17277/pravo.2025.01.pp.091-102

Domestic Violence and Crimes Against Minors: Challenges and Prospects for Reforming Criminal Legislation

2025· article· W7154118630 sur OpenAlexaboutno aff
Залина Хазраталиевна Кочесокова

Notice bibliographique

RevuePravo istoriya i sovremennost · 2025
Typearticle
Langue
DomaineMedicine
ThématiqueEmergency Medicine Education and Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLegislationContext (archaeology)Criminal lawDomestic violenceRussian federationCriminal codeCertaintyMinor (academic)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The article is devoted to a comprehensive study of crimes that infringe on the institutions of the family and minors, in the context of modern Russian legislation and taking into account foreign experience. The author analyzes in detail the legal nature of these acts, their social danger, as well as the system of punishments provided for their commission. The study reveals doctrinal approaches to defining the concept of “crimes against the family and minors”, identifies their key features, such as formal certainty and intentional nature. Specific types of crimes provided for in Articles 150-157 of Chapter 20 of the Criminal Code of the Russian Federation are considered, including the involvement of a minor in criminal activity, failure to fulfill parental responsibilities, substitution of a child, illegal adoption and others. A comparative legal analysis of Russian legislation with the norms in force in Lithuania, Japan, Israel, Canada and Sweden is carried out in terms of combating domestic violence. The advantages and disadvantages of various approaches to solving this problem are revealed. Particular attention is paid to the issues of guilt, intent and negligence in committing crimes against the family and minors. The author also touches upon the problem of the influence of legal culture and legal consciousness of Russian society on the level of crime in this area, noting its low level.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0030,008
Communication savante0,0060,006
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0070,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,321 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

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