<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<rdf:RDF xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#" xmlns="http://purl.org/rss/1.0/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/">
  <channel rdf:about="https://er.dduvs.edu.ua/handle/123456789/841">
    <title>DSpace Собрание:</title>
    <link>https://er.dduvs.edu.ua/handle/123456789/841</link>
    <description />
    <items>
      <rdf:Seq>
        <rdf:li rdf:resource="https://er.dduvs.edu.ua/handle/123456789/16944" />
        <rdf:li rdf:resource="https://er.dduvs.edu.ua/handle/123456789/16903" />
        <rdf:li rdf:resource="https://er.dduvs.edu.ua/handle/123456789/16295" />
        <rdf:li rdf:resource="https://er.dduvs.edu.ua/handle/123456789/16293" />
      </rdf:Seq>
    </items>
    <dc:date>2026-07-26T05:09:20Z</dc:date>
  </channel>
  <item rdf:about="https://er.dduvs.edu.ua/handle/123456789/16944">
    <title>Методологія порівняльного аналізу моделей штучного інтелекту у правозастосовній діяльності</title>
    <link>https://er.dduvs.edu.ua/handle/123456789/16944</link>
    <description>Название: Методологія порівняльного аналізу моделей штучного інтелекту у правозастосовній діяльності
Авторы: Синиціна, Юлія; Synitsina, Yulia
Краткий осмотр (реферат): У контексті цифровізації правової сфери дослідження методологічних аспектів&#xD;
порівняльного аналізу моделей штучного інтелекту набуває особливої значущості, оскільки&#xD;
дозволяє обґрунтувати вибір інструментів ШІ, оптимізувати їх налаштування та забезпечити&#xD;
коректне впровадження у реальні правозастосовні процеси. Саме методологічно вивірений підхід є&#xD;
необхідною умовою законності, обґрунтованості та справедливості рішень, прийнятих з&#xD;
використанням автоматизованих аналітичних систем. Застосування штучного інтелекту у праві&#xD;
актуалізує потребу в обґрунтованих підходах до оцінювання моделей з урахуванням не лише їх&#xD;
технічної ефективності, а й правової допустимості, прозорості, інтерпретованості та відповідності&#xD;
принципам верховенства права і захисту прав людини. The article examines the methodological aspects of comparative analysis of&#xD;
artificial intelligence (AI) models within legal sciences in the context of the ongoing digital transformation&#xD;
of law enforcement and judicial activities. The relevance of the study is driven by the growing integration&#xD;
of AI systems into legal analytics, decision-support systems, automated document processing, and&#xD;
predictive legal technologies, which directly affect the legality, fairness, transparency, and justification of&#xD;
legal decisions. The purpose of the research is to systematize and substantiate methodological approaches&#xD;
to the comparative evaluation of AI models, taking into account not only technical performance indicators&#xD;
but also legal admissibility, interpretability, ethical acceptability, and compliance with the principles of the&#xD;
rule of law and human rights protection. The research is based on an integrated methodological framework&#xD;
that combines theoretical content analysis, comparative legal analysis, SWOT analysis, experimental&#xD;
benchmarking, multicriteria decision-making methods (AHP, TOPSIS), performance and scalability&#xD;
assessment, interpretability and transparency evaluation (Explainable AI), risk and security analysis, and&#xD;
case study methodology.&#xD;
The author proves that the application of isolated evaluation methods does not ensure an objective&#xD;
and comprehensive comparison of AI models in the legal domain. Instead, the paper substantiates the&#xD;
effectiveness of an integrated approach that allows balancing quantitative metrics (accuracy, speed,&#xD;
scalability) with qualitative legal criteria (explainability, legal accountability, ethical risks, data protection).&#xD;
The author’s contribution lies in adapting classical AI model evaluation methods to the specific&#xD;
requirements of legal sciences, defining their advantages and limitations from a legal perspective, and&#xD;
systematizing them in a comparative framework relevant to law enforcement practice. The study identifies&#xD;
critical risks associated with algorithmic bias, data confidentiality breaches, and lack of model transparency,&#xD;
emphasizing the need for methodological safeguards. The findings confirm that the development of unified&#xD;
methodological standards for the comparative analysis of AI models is a key prerequisite for the lawful,&#xD;
secure, and trustworthy application of artificial intelligence in legal sciences and practical law enforcement&#xD;
activities.</description>
    <dc:date>2025-01-01T00:00:00Z</dc:date>
  </item>
  <item rdf:about="https://er.dduvs.edu.ua/handle/123456789/16903">
    <title>Організаційно-тактичні особливості проведення допиту підозрюваного під час розслідування сутенерства</title>
    <link>https://er.dduvs.edu.ua/handle/123456789/16903</link>
    <description>Название: Організаційно-тактичні особливості проведення допиту підозрюваного під час розслідування сутенерства
Авторы: Пиріг, Ігор; Прокопов, Сергій; Хаджийський, Максим; Pyrih, Ihor; Prokopov, Serhii; Khadzhyiskyi, Maksym
Краткий осмотр (реферат): Стаття розкриває організаційно-тактичні засади допиту підозрюваного під час&#xD;
розслідування сутенерства. Визначається, що допит підозрюваного є ключовим інструментом&#xD;
здобуття перевірної інформації, встановлення його винуватості, ролі у злочинній групі та викриття&#xD;
каналів фінансування діяльності із втягнення особи у заняття проституцією, організації місць&#xD;
розпусти та звідництва.&#xD;
Окреслено підготовчі дії до проведення допиту: аналітичний перегляд матеріалів,&#xD;
профілювання особи, планування запитань, забезпечення технічної фіксації та участі необхідних&#xD;
суб’єктів: захисника, перекладача, психолога. На робочому етапі акцент зроблено на встановленні&#xD;
психологічного контакту, поетапному висвітленні інкримінованого епізоду, деталізації обставин:&#xD;
вербування, логістика, канали зв’язку, розподіл прибутків, застосування тактичних прийомів:&#xD;
цілеспрямоване пред’явлення доказів, демонстрація показань співучасників, одночасні допити,&#xD;
контроль суперечностей, використання внутрішніх конфліктів групи, рефлексивні техніки,&#xD;
моніторинг невербальних реакцій і відеофіксація. Запропоновано перелік запитань для різних&#xD;
учасників правопорушення та тактичні прийоми перевірки правдивості показань. The article reveals the organizational and&#xD;
tactical principles of interrogation of a suspect during the investigation of pimping, due to the increase in&#xD;
latency, digital transformation of criminal activity and increased risks of exploitation. The goal is to&#xD;
scientifically substantiate and systematize the algorithms for preparing, conducting and recording the&#xD;
interrogation, taking into account the requirements of the Code of Criminal Procedure of Ukraine, gendersensitive approaches and the specifics of working with digital traces (messengers, payment transactions.&#xD;
It is substantiated that the timeliness and suddenness of the interrogation after the detention&#xD;
minimizes the collusion of accomplices and increases the evidentiary return. Preparatory actions are&#xD;
outlined: analytical review of materials, profiling of the person, planning questions, ensuring technical&#xD;
recording and participation of the necessary subjects (defense attorney, translator, psychologist). At the&#xD;
working stage, the emphasis is on establishing psychological contact, gradually covering the incriminating&#xD;
episode, detailing the circumstances (recruitment, logistics, communication channels, distribution of&#xD;
profits), applying tactical techniques: targeted presentation of evidence, demonstration of accomplices'&#xD;
testimonies, simultaneous interrogations, control of contradictions, use of internal group conflicts, reflexive&#xD;
techniques, monitoring of non-verbal reactions and video recording.&#xD;
A list of questions for different roles (operator, driver, performer, organizer) and approaches to&#xD;
verifying the veracity of the testimonies are proposed, in particular, a detailed recreation of the "day of the&#xD;
event". The subject of evidence is supplemented with network characteristics: places of service provision,&#xD;
channels of conspiracy, corruption connections, mechanisms for legalizing income. The emphasis is on&#xD;
coordinating the work of investigators, prosecutors, cyber units and victim support services for the rapid&#xD;
implementation of the results of the interrogation.</description>
    <dc:date>2025-01-01T00:00:00Z</dc:date>
  </item>
  <item rdf:about="https://er.dduvs.edu.ua/handle/123456789/16295">
    <title>Математичне моделювання керування рухом маніпулятора м’якого робота, здатного до виконання робіт з розмінування</title>
    <link>https://er.dduvs.edu.ua/handle/123456789/16295</link>
    <description>Название: Математичне моделювання керування рухом маніпулятора м’якого робота, здатного до виконання робіт з розмінування
Авторы: Дісковський, Олександр</description>
    <dc:date>2025-01-01T00:00:00Z</dc:date>
  </item>
  <item rdf:about="https://er.dduvs.edu.ua/handle/123456789/16293">
    <title>Перспективи використання штучного інтелекту при реалізації технології OSINT</title>
    <link>https://er.dduvs.edu.ua/handle/123456789/16293</link>
    <description>Название: Перспективи використання штучного інтелекту при реалізації технології OSINT
Авторы: Рижков, Едуард</description>
    <dc:date>2025-01-01T00:00:00Z</dc:date>
  </item>
</rdf:RDF>

