Both crime of physical and mental abuse and domestic violence affect many people, while the perpetrators of these behaviors are very often people the most closely related. In view of similar elements which determine the recognition of certain behaviors as domestic violence or the hallmarks of a crime of physical and mental abuse, it is worth distinguishing these two harmful phenomena. Although the seriousness of violations in the case of domestic violence and abuse is high, there are differences in the application of legal regulations regarding its perpetrators, which also requires discussion. The article is devoted to the issue of domestic violence in the perspective of civil law and physical and mental abuse in the criminal law perspective. It presents the characteristics of individual phenomena and possible preventive measures aimed at minimizing harm to victims of violence.
PL
Przestępstwo znęcania się i zjawisko przemocy domowej dotykają wiele osób, a sprawcami tych zachowań bardzo często są osoby najbliższe. Wobec okoliczności występowania zbliżonych elementów, które zarówno decydują o uznaniu określonych zachowań jako przemocy domowej lub znamion przestępstwa znęcania się, koniecznym jest rozróżnienie tych dwóch szkodliwych zjawisk. Choć waga naruszeń w przypadku przemocy domowej jak i przestępstwa znęcania się jest wysoka, istnieją różnice w stosowaniu regulacji prawnych dotyczących jej sprawców, co także wymaga omówienia. Niniejszy artykuł poświęcony został tematyce przemocy domowej w ujęciu cywilnoprawnym oraz znęcania się w ujęciu prawnokarnym, przedstawione zostały znamiona poszczególnych zjawisk oraz możliwe do zastosowania środki profilaktyczne, mające na celu minimalizację krzywd po stronie ofiar przemocy.
This study aimed to examine the relationship between environmental facilities as risk factors and crime. Police data of property and violent criminal offences registered during 2018 in the city of Niš, Republic of Serbia, has been geocoded. Grid cells of 100 by 100 meters were designed as spatial units for the analysis, and geoinformation data of 12 different facilities were extracted from GIS. The negative binomial regression model was constructed to investigate crime risky facilities. The crime is mostly related to facilities as banks and exchange offices, bus stops, gyms and recreational centers. On the other hand, cafes, nightclubs, and big shopping centers were not significantly associated with crime. Finally, limitations, practical and theoretical usage of the research are discussed. Prezentowane badanie ma na celu analizę relacji przestrzeni i obiektów w niej rozmieszczonych oraz przestępczości. W analizach wykorzystano dane policyjne o przestępczości zarejestrowanej w 2018 roku – czynach przeciwko mieniu i z użyciem przemocy popełnionych w mieście Niš w Serbii. Dane te zostały poddane geokodowaniu, względem miejsc zdarzeń przestępczych. Jednostką przestrzenną była komórka siatki o wymiarach 100 na 100 metrów. Dane geoinformacyjne o 12 rodzajach obiektów uzyskano za pomocą oprogramowania GIS. Celem zbadania związku między wybranymi obiektami a przestępczością wykorzystano model regresji dwumianowej. Wyniki przeprowadzonych analiz pokazały, że przestępczość występuje najczęściej w przestrzeniach, w których mieszczą się banki, kantory, znajdują się w niej przystanki autobusowe, restauracje, siłownie czy ośrodki rekreacyjne. Nieistotny statystycznie z kolei okazał się związek między występowaniem przestępczości a rozmieszczeniem takich obiektów jak: kawiarnie, kluby nocne czy duże centra handlowe. W artykule zostały omówione także ograniczenia oraz praktyczne i teoretyczne możliwości zastosowania przeprowadzonych analiz.
EN
This study aimed to examine the relationship between environmental facilities as risk factors and crime. Police data of property and violent criminal offences registered during 2018 in the city of Niš, Republic of Serbia, has been geocoded. Grid cells of 100 by 100 meters were designed as spatial units for the analysis, and geoinformation data of 12 different facilities were extracted from GIS. The negative binomial regression model was constructed to investigate crime risky facilities. The crime is mostly related to facilities as banks and exchange offices, bus stops, gyms and recreational centers. On the other hand, cafes, nightclubs, and big shopping centers were not significantly associated with crime. Finally, limitations, practical and theoretical usage of the research are discussed.
JavaScript is turned off in your web browser. Turn it on to take full advantage of this site, then refresh the page.