Link lub cytat.
http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/42019
Tytuł: | Modeling the risks of the confession process of the accused of criminal offenses based on survival concept |
Inne tytuły: | Моделювання ризиків процесу зізнання обвинувачених у кримінальних злочинах на основі концепції виживання |
Authors: | Ковальчук, Ольга Ярославівна Kovalchuk, Olha |
Akcesoria: | Західноукраїнський національний університет, Тернопіль, Україна West Ukrainian National University, Ternopil, Ukraine |
Cytat: | Kovalchuk O. Modeling the risks of the confession process of the accused of criminal offenses based on survival concept / Olha Kovalchuk // Scientific Journal of TNTU. — Tern. : TNTU, 2022. — Vol 108. — No 4. — P. 27–37. |
Bibliographic description: | Kovalchuk O. (2022) Modeling the risks of the confession process of the accused of criminal offenses based on survival concept. Scientific Journal of TNTU (Tern.), vol. 108, no 4, pp. 27-37. |
Część publikacji: | Вісник Тернопільського національного технічного університету, 4 (108), 2022 Scientific Journal of the Ternopil National Technical University, 4 (108), 2022 |
Journal/kolekcja: | Вісник Тернопільського національного технічного університету |
Release/№ : | 4 |
Tom: | 108 |
Data wydania: | 25-sty-2023 |
Data archiwizacji: | 7-gru-2022 |
Date of entry: | 4-lip-2023 |
Wydawca: | ТНТУ TNTU |
Place edycja: | Тернопіль Ternopil |
DOI: | https://doi.org/10.33108/visnyk_tntu2022.04.027 |
UDC: | 51-7 |
Słowa kluczowe: | аналіз виживання модель Каплана-Майєра модель пропорційних ризиків Кокса зізнання survival analysis Kaplan-Meier model Cox proportional hazards model confession |
Strony: | 11 |
Zakres stron: | 27-37 |
Główna strona: | 27 |
Strona końcowa: | 37 |
Abstract: | Вирішення важливої науково-прикладної проблеми створення надійної інформаційної системи для підтримання прийняття рішень у кримінальній юстиції потребує розроблення аналітичного інструментарію. «Золотим стандартом» доказової бази для кримінальних розслідувань є зізнання підозрюваних. Застосовано аналіз виживання для виявлення неочевидних факторів ризику зізнання обвинувачених на різних етапах (часових періодах) судового розгляду. Використано техніку таблиць часів життя для аналізу ризиків зізнання та взаємозв’язків між елементами процесу визнання обвинуваченими вини у скоєнні кримінальних злочинів в умовах неповноти даних. Побудовано функцію ризику для оцінювання шансів отримати свідчення зізнання на певних етапах судового розгляду. Застосовано модель Каплана-Майєра для обчислення ймовірності того, що підозрюваний у скоєнні кримінального злочину не зізнається певний час після закінчення судового розгляду в кримінальному провадженні. Встановлено, що ймовірність невизнання вини обвинуваченим обернено пропорційна до терміну тривалості слідства. За допомогою логарифмічного рангового критерію доведено відсутність відмінностей прийняття рішення про визнання вини для двох груп обвинувачених: у скоєнні кримінального злочину однією особою та у скоєнні кримінального злочину групою осіб. Побудовано регресійну модель Кокса для прогнозування ймовірності зізнання обвинувачених за нетривалий проміжок часу. Виявлено щільний зв’язок тривалості судового розгляду з етапами досудового розслідування, на яких обвинувачені у скоєнні кримінальних злочинів дають покази зізнання. Отримані результати можуть надати інформацію правоохоронним органам щодо оптимізації тактики проведення окремих слідчих дій, наприклад для отримання доказів зізнання, та зменшити негативні ефекти помилок кримінального судочинства. Based on statistical survival analysis, the assessment and forecasting of the risks of pleading guilty to criminal offenses in conditions of incomplete data are carried out. Risk function is constructed to estimate the probability of confession of suspects at certain stages (time periods) of the trial. The Kaplan-Meier model is applied to calculate the chances of obtaining confession evidence after the end of the trial in criminal proceedings. Differences in the decision to admit guilt for two groups of defendants: in the commission of a criminal offense by one person and a group of persons are investigated. Cox regression model is constructed to establish the interconnection between the stages of the pre-trial investigation, at which the accused gives confessions, with the duration of the investigation and the method of prosecution. |
URI: | http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/42019 |
ISSN: | 2522-4433 |
Właściciel praw autorskich: | © Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2022 |
Związane URL literatura: | https://www.justia.com/criminal/procedure/miranda-rights/involuntary-confessions/ https://doi.org/10.2478/foli-2022-0001 https://doi.org/10.1109/ACIT54803.2022.9913182 https://doi.org/10.1109/ACIT54803.2022.9913169 https://doi.org/10.33108/visnyk_tntu2020.01.077 https://doi.org/10.33108/visnyk_tntu2020.01.110 https://doi.org/10.33108/visnyk_tntu2020.03.055 https://doi.org/10.1111/1468-2230.12571 https://doi.org/10.1002/9781118517383.wbeccj271 https://doi.org/10.1002/symb.317 https://doi.org/10.1037/amp0000141 https://doi.org/10.1007/978-1-4419-6646-9 https://erdr.gp.gov.ua |
Wykaz piśmiennictwa: | 1. Involuntary Confessions by Criminal Suspects. JUSTIA. American website specializing in legal information retrieval. 2022. URL: https://www.justia.com/criminal/procedure/miranda-rights/involuntary-confessions/ (accessed: 11.11.2022). 2. Berezka K. M., Kovalchuk O. Ya., Banakh S. V., Zlyvko S. V., Hrechaniuk R. A Binary Logistic Regression Model for Support Decision Making in Criminal Justice. Folia Oeconomica Stetinensia. 2022. Vol. 22. No. 1. P. 1–17. https://doi.org/10.2478/foli-2022-0001. 3. Kovalchuk O., Banakh S., Masonkova M., Burdin V., Zaverukha O., Ivanytskyy R. A Scoring Model for Support Decision Making in Criminal Justice, 12th International Conference “Advanced Computer Information Technologies”. Spišská Kapitula. Slovakia. 2022. P. 116–120. https://doi.org/10.1109/ACIT54803.2022.9913182 4. Kovalchuk O., Banakh S., Masonkova M., Berezka K., Mokhun S., Fedchyshyn O. Text Mining for the Analysis of Legal Texts, 12th International Conference “Advanced Computer Information Technologies”. Spišská Kapitula. Slovakia. 2022. P. 502–505. https://doi.org/10.1109/ACIT54803.2022.9913169 5. Babii A. Important aspects of the experimental research methodology. Scientific Journal of TNTU. 2020. Vol. 97. No. 1. P. 77–87. https://doi.org/10.33108/visnyk_tntu2020.01.077 6. Lupenko S., Lytvynenko Ia., Stadnyk N. Method for reducing the computational complexity of processing discrete cyclic random processes in digital data analysis systems. Scientific Journal of TNTU. 2020. Vol. 97. No. 1. P. 110–121. https://doi.org/10.33108/visnyk_tntu2020.01.110 7. Aliluiko A., Ruska R. Robust stability and evaluation of the quality functional for linear control systems with matrix uncertainty. Scientific Journal of TNTU. 2020. Vol. 99. No. 3. P. 55–65. https://doi.org/10.33108/visnyk_tntu2020.03.055 8. Krishnamurthi G. The Case for the Abolition of Criminal Confessions. SMU Law Review. 2022. Vol. 75. No. 1. P. 15–71. Doi: 10.2139/ssrn.3730499. 9. Ho H. L. Confessions in the Criminal Process. Modern Law Review. 2020. Vol. 84. No. 1. P. 3–60. https://doi.org/10.1111/1468-2230.12571 10. Davis D., Leo R. A. Interrogations and Confessions. Wiley Online Library. URL: https://doi.org/10.1002/9781118517383.wbeccj271 (accessed: 13.11.2022). 11. David G. C., Rawls A. W., Trainum J. Playing the Interrogation Game: Rapport, Coercion, and Confessions in Police Interrogations. Symbolic Interaction. 2018. Vol. 41. No. 1. P. 3–24. https://doi.org/10.1002/symb.317 12. Morehouse L. Render Confessions Involuntary. American Law Review. 2019. Vol. 56. P. 531–545. 13. Kassin S., Redlich A., Alceste F., Luke, T. On the general acceptance of confessions research: Opinions of the scientific community. American Psychologist. 2018. Vol. 73. No. 1. P. 63–80. https://doi.org/10.1037/amp0000141 14. Kleinbaum D., Klein M. Survival Analysis: A Self-Learning Text (3rd ed.). Springer: 2012, 715 p. https://doi.org/10.1007/978-1-4419-6646-9 15. Єдиний реєстр досудових розслідувань. URL: https://erdr.gp.gov.ua. |
References: | 1. Involuntary Confessions by Criminal Suspects. JUSTIA. American website specializing in legal information retrieval. 2022. URL: https://www.justia.com/criminal/procedure/miranda-rights/involuntary-confessions/ (accessed: 11.11.2022). 2. Berezka K. M., Kovalchuk O. Ya., Banakh S. V., Zlyvko S. V., Hrechaniuk R. A Binary Logistic Regression Model for Support Decision Making in Criminal Justice. Folia Oeconomica Stetinensia. 2022. Vol. 22. No. 1. P. 1–17. https://doi.org/10.2478/foli-2022-0001. 3. Kovalchuk O., Banakh S., Masonkova M., Burdin V., Zaverukha O., Ivanytskyy R. A Scoring Model for Support Decision Making in Criminal Justice, 12th International Conference “Advanced Computer Information Technologies”. Spišská Kapitula. Slovakia. 2022. P. 116–120. https://doi.org/10.1109/ACIT54803.2022.9913182 4. Kovalchuk O., Banakh S., Masonkova M., Berezka K., Mokhun S., Fedchyshyn O. Text Mining for the Analysis of Legal Texts, 12th International Conference “Advanced Computer Information Technologies”. Spišská Kapitula. Slovakia. 2022. P. 502–505. https://doi.org/10.1109/ACIT54803.2022.9913169 5. Babii A. Important aspects of the experimental research methodology. Scientific Journal of TNTU. 2020. Vol. 97. No. 1. P. 77–87. https://doi.org/10.33108/visnyk_tntu2020.01.077 6. Lupenko S., Lytvynenko Ia., Stadnyk N. Method for reducing the computational complexity of processing discrete cyclic random processes in digital data analysis systems. Scientific Journal of TNTU. 2020. Vol. 97. No. 1. P. 110–121. https://doi.org/10.33108/visnyk_tntu2020.01.110 7. Aliluiko A., Ruska R. Robust stability and evaluation of the quality functional for linear control systems with matrix uncertainty. Scientific Journal of TNTU. 2020. Vol. 99. No. 3. P. 55–65. https://doi.org/10.33108/visnyk_tntu2020.03.055 8. Krishnamurthi G. The Case for the Abolition of Criminal Confessions. SMU Law Review. 2022. Vol. 75. No. 1. P. 15–71. Doi: 10.2139/ssrn.3730499. 9. Ho H. L. Confessions in the Criminal Process. Modern Law Review. 2020. Vol. 84. No. 1. P. 3–60. https://doi.org/10.1111/1468-2230.12571 10. Davis D., Leo R. A. Interrogations and Confessions. Wiley Online Library. URL: https://doi.org/10.1002/9781118517383.wbeccj271 (accessed: 13.11.2022). 11. David G. C., Rawls A. W., Trainum J. Playing the Interrogation Game: Rapport, Coercion, and Confessions in Police Interrogations. Symbolic Interaction. 2018. Vol. 41. No. 1. P. 3–24. https://doi.org/10.1002/symb.317 12. Morehouse L. Render Confessions Involuntary. American Law Review. 2019. Vol. 56. P. 531–545. 13. Kassin S., Redlich A., Alceste F., Luke, T. On the general acceptance of confessions research: Opinions of the scientific community. American Psychologist. 2018. Vol. 73. No. 1. P. 63–80. https://doi.org/10.1037/amp0000141 14. Kleinbaum D., Klein M. Survival Analysis: A Self-Learning Text (3rd ed.). Springer: 2012, 715 p. https://doi.org/10.1007/978-1-4419-6646-9 15. Unified register of pre-trial investigations. URL: https://erdr.gp.gov.ua. (accessed: 23.06.2013) [In Ukrainian]. |
Typ zawartości: | Article |
Występuje w kolekcjach: | Вісник ТНТУ, 2022, № 4 (108) |
Pliki tej pozycji:
Plik | Opis | Wielkość | Format | |
---|---|---|---|---|
TNTUSJ_2022v108n4_Kovalchuk_O-Modeling_the_risks_of_the_27-37.pdf | 4,97 MB | Adobe PDF | Przeglądanie/Otwarcie | |
TNTUSJ_2022v108n4_Kovalchuk_O-Modeling_the_risks_of_the_27-37.djvu | 714,74 kB | DjVu | Przeglądanie/Otwarcie | |
TNTUSJ_2022v108n4_Kovalchuk_O-Modeling_the_risks_of_the_27-37__COVER.png | 1,31 MB | image/png | Przeglądanie/Otwarcie |
Pozycje DSpace są chronione prawami autorskimi