徇私舞弊不移交刑事案件罪

徇私舞弊不移交刑事案件罪

处罚

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本罪的,处三年以下 有期徒刑或者拘役;造成严重后果的处三年以上七年以下有期徒刑。



不移交行为只有情节严重的,才能构成犯罪。根据1999年9月16日最高人民检察院发布施行的《关于人民检察院直接受理立案侦查案件立案标准的规定》(试行)的规定,涉嫌下列情形之一的,应予立案:
(1)对依法可能判处3年以上 有期徒刑无期徒刑、死刑的犯罪案件不移交的;
(2)3次以上不移交犯罪案件,或者一次不移交犯罪案件涉及3名以上犯罪嫌疑人的;
(3)司法机关发现并提出意见后,无正当理由仍然不予移交的;
(4)以罚代刑违法犯罪活动的;放纵犯罪嫌疑人,致使犯罪嫌疑人继续进行违法犯罪活动的;
(5)行政执法部门主管领导阻止移交的;
(6)隐瞒、毁灭证据,伪造材料,改变刑事案件性质的;
(7)直接负责的主管人员和其他直接责任人员为牟取本单位私利而不移交刑事案件,情节严重的;
(8)其他情节严重的情形。

立案标准

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徇私舞弊不移交刑事案件罪是指行政执法人员,徇私情、私利,伪造材料,隐瞒情况,弄虚作假,对依法应当移交司法机关追究刑事责任的 刑事案件,不移交司法机关处理,情节严重的行为。
涉嫌下列情形之一的,应予立案:
1.对依法可能判处3年以上有期徒刑、无期徒刑、死刑的犯罪法案件不移交的;
2.3次以上不移交犯罪案件,或者一次不移交犯罪案件涉及3名以上犯罪嫌疑人的;
3.司法机关发现并提出意见后,无正当理由仍然不予移交的;
4.以罚代刑,放纵犯罪嫌疑人,致使犯罪嫌疑人继续进行违法犯罪活动的;
5.行政执法部门主管领导阻止移交的;
6.隐瞒、毁灭证据,伪造材料,改变刑事案件性质的;
7.直接负责的主管人员和其他直接责任人员为牟取本单位私利而不移交 刑事案件,情节严重的;
8.其他情节严重的情形。
最高人民检察院《关于办理构私舞弊犯罪案件适用法律若干问题的解释》(参见“ 滥用职权罪”说明)

何谓“情节严重”、“造成严重后果”

就该罪而言,判断情节是否严重,可以从不移交者的地位、不移交的 刑事案件性质、不移交的手段、不移交的人数、不移交的次数、因为不移交是否获得私利、是否造成严重社会影响等方面进行考虑。根据最高人民检察院《关于人民检察院直接受理立案侦查案件立案标准的规定(试行)》,所谓情节严重,是指:
(一)对依法可能判处3年以上 有期徒刑无期徒刑、死刑的犯罪案件不移交的;
(二)3 次以上不移交犯罪案件,或者1次不移交犯罪案件涉及3名以上犯罪嫌疑人的;
(三)司法机关发现并提出意见后,无正当理由仍然不予移交的;
(四)以罚代刑,放纵犯罪嫌疑人,致使犯罪嫌疑人继续进行违法犯罪活动的;
(五)行政执法部门主管领导阻止移交的;
(六)隐瞒、毁灭证据,伪造材料,改变刑事案件性质的;
(七)直接负责的主管人员和其他直接责任人员为牟取本单位私利而不移交刑事案件,情节严重的;
(八)其他情节严重的情形。
至于何为造成严重后果,该规定未予明确。我们认为,下列情形可以认定为造成严重后果:
(一)由于对应移交的刑事案件不移交,致使重大案件的主要证据湮灭,无法再予收集;
(二)由于对应当移交的刑事案件不移交,致使重大案件的犯罪分子逃跑,难以及时抓获归案;
(三)由于对应当移交的刑事案件不移交,致使该地区的此类案件不断发生,严重破坏了当地正常的政治、经济、文化、社会生活等方面的秩序;
(四)由于对应当移交的刑事案件不移交,致使党和国家机关的形象受到十分严重的损害,等等。

posted on 2017-06-17 20:02 lbsjs 阅读(...) 评论(...) 编辑 收藏

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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