La coopération juridique internationale en matière pénale : l'entraide judiciaire internationale Brésil et Canada
Bibliographic record
Abstract
L’intégration des marchés mondiaux et l’accroissement des échanges et des interactions humaines sur la planète dus à la mondialisation ont contribué à l’affaiblissement des frontières et à l’expansion de la criminalité qui dépasse les limites territoriales d’un État en créant de nouveaux défis à tous les systèmes judiciaires. Ce phénomène a augmenté l’interdépendance entre les États et ont poussé les autorités étatiques mondiales à percevoir la nécessité d’amplifier leur collaboration mutuelle en bénéfice de la poursuite pénale nationale. Dans ce scénario, la coopération juridique internationale devient une priorité pour la communauté internationale et l’entraide judiciaire internationale, un instrument indispensable dans le combat à la criminalité nationale, internationale et transnationale. Ce mécanisme met en œuvre des obstacles aux criminels et aux organisations criminelles transnationales, contribuant à l’application du droit, à la satisfaction des désirs de justice des sociétés, à la paix et à la sécurité mondiale. \n_____________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Coopération juridique internationale, l’entraide judiciaire internationale, l’aide directe, mondialisation, criminalité nationale, criminalité internationale et criminalité transnationale, l’Opération Lava Jato (Car Wash), Brésil, Canada.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.015 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".