Academic Journal
ПРОВЕРКА И ОЦЕНКА ДОКАЗАТЕЛЬСТВ, ОСНОВАННЫХ НА ОБОБЩЕНИИ И СИСТЕМАТИЗАЦИИ СВЕДЕНИЙ
| Τίτλος: | ПРОВЕРКА И ОЦЕНКА ДОКАЗАТЕЛЬСТВ, ОСНОВАННЫХ НА ОБОБЩЕНИИ И СИСТЕМАТИЗАЦИИ СВЕДЕНИЙ |
|---|---|
| Στοιχεία εκδότη: | Волгоградская академия Министерства внутренних дел Российской Федерации, 2020. |
| Έτος έκδοσης: | 2020 |
| Θεματικοί όροι: | первоисточник, evaluation of evidence, обобщение, derivative evidence, производные доказательства, систематизация, verification of evidence, systematization, 16. Peace & justice, оценка доказательств, проверка доказательств, generalization, original source |
| Περιγραφή: | Статья посвящена проверке и оценке достоверности доказательств, формируемых человеком и автоматизированными системами в результате обобщения и систематизации сведений, которые рассматриваются в качестве разновидности производных доказательств. Автор разделяет их на три группы: 1) сформированные человеком; 2) сформированные техническими средствами; 3) комплексного характера, сформированные и техническими средствами, и человеком. Выделены ключевые признаки данной разновидности доказательств: 1) получение из двух и более источников или в результате обработки массива сведений; 2) наличие качественно новых свойств, которые отсутствуюту совокупности первоисточников. На основании изучения правоприменительной практики сделан вывод о том, что исследуемая разновидность доказательств, как правило, принимается органами расследования и судом без надлежащей проверки. Проанализированы риски искажения информации применительно к каждой группе. На основе примеров из практики и смоделированных ситуаций выработаны практические рекомендации по проверке и оценке доказательств. Обосновано, что изучение первоисточников доказательств, основанных на систематизации и обобщении сведений, носит факультативный характер. Общим правилом для данной разновидности сведений является использование производных доказательств. The article is devoted to the verification and evaluation of the reliability of evidence generated by people and automated systems as a result of generalization and systematization of information. This data is considered as a type of derivative evidence. The author divides them into three groups: 1) formed by a person; 2) formed by technical means; 3) complex nature, formed both by technical means and by a person. The key features of this type of evidence are highlighted: 1) getting from two or more sources or as a result of processing an array of information; 2) the presence of qualitatively new properties that are absent in the set of primary sources. Based on the study of law enforcement practice, the author concluded that the examined type of evidence is usually accepted by the investigation bodies and the court without proper verification. The risks of misrepresentation of information are analyzed for each group. Practical recommendations for the assessment and verification of evidence generated on the basis of practiceand simulated situations. The author proved that the examination of primary sources of evidence based on the systematization and generalization of information is optional. The general rule for this type of information is the use of derivative evidence. Вестник Волгоградской академии МВД России, Выпуск 2 (53) 2020 |
| Τύπος εγγράφου: | Article |
| Γλώσσα: | Russian |
| DOI: | 10.25724/vamvd.odef |
| Αριθμός Καταχώρησης: | edsair.doi...........6b0ec148db8c9a7095e525fd9d84ab91 |
| Βάση Δεδομένων: | OpenAIRE |
| DOI: | 10.25724/vamvd.odef |
|---|