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單獨監護共同監護差別的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦克允寫的 民法總則爭點整理(2版) 可以從中找到所需的評價。

另外網站單獨監護,差別在哪?法院會怎麼判?(下)-周安琦律師也說明:在上集,說明了單獨監護、共同監護的差別。而共同監護的意義,是要讓父母雙方即便離婚,仍能繼續共同參與在未成年子女成長過程中,每個大小 ...

國立清華大學 科技法律研究所 林勤富所指導 江沂璇的 論判決預測系統對親權酌定案件之衝擊 (2020),提出單獨監護共同監護差別關鍵因素是什麼,來自於判決預測系統、親權酌定判決預測系統、法學演算法系統。

而第二篇論文國立臺灣大學 法律學研究所 黃詩淳所指導 姜晴文的 法律資料分析的優化與應用:以離婚後未成年子女親權酌定的裁判為素材 (2019),提出因為有 法律資料分析、親權酌定、預測模型、論理模型、幼兒從母原則、外籍配偶的重點而找出了 單獨監護共同監護差別的解答。

最後網站【愛的狀況題】單方監護與共同監護有何不同? - 兒福聯盟則補充:單方監護,是指由離婚雙方當中的其中一方取得法律上未成年子女的監護權,也就是孩子的唯一法定代理人,另一方沒有監護權,但仍有對子女保護教養的責任,以及探視的權利 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了單獨監護共同監護差別,大家也想知道這些:

民法總則爭點整理(2版)

為了解決單獨監護共同監護差別的問題,作者克允 這樣論述:

本書特色   看不出來考點在哪嗎?就算看出考點也不知道要寫什麼內容嗎?別擔心,《爭點整理》系列揉合學者重要文章及實務見解,從答題視角出發重新呈現爭點,讓您考試無往不利!   「民法總則作為民法之首,其內容之重要自是不言而喻。本書不僅適用於律師、司法官考試,其他關於高普考、轉學考、研究所考試均可使用。在內容編寫安排上,本書有下列幾項特色:   一、依適合學習的體系編排全書   本書並未採取傳統教科書的編排方式,而是以筆者認為較為妥當的方式加以整理,使讀者能夠更有體系地吸收民法總則的內容。   二、大量整理重要教科書與文獻   筆者廣為整理坊間重要的教科書以及相關的文獻,力求帶給讀者足

夠的深度與廣度以應付各類考試。   三、考題參照   本書各章節之後皆有相關試題,讓各位在讀完抽象的理論文字後,有實例題可以馬上驗證自己學習的成果。」

論判決預測系統對親權酌定案件之衝擊

為了解決單獨監護共同監護差別的問題,作者江沂璇 這樣論述:

人工智慧技術亮眼的表現讓各方無不開始思考如何進行跨界整合將該技術挪為己用,法學界自然也無例外。除用於法學理論之實證,也越來越多用於法律服務業實務的嘗試,希冀人工智慧系統能走出學術的象牙塔,嘉惠於普羅大眾。判決預測系統作為法學人工系統的分支,亦從實驗論文走進日常百工的生活,經開發成為民眾可以隨時使用的網站。判決預測系統的普及雖值得期待,但當考量諸如State v. Loomis案中中所使用的COMPAS演算法所帶來之程序性爭議,則不禁讓人擔心同為法學與資訊科學交會的判決預測系統,是否亦將會帶來負面之影響。為釐清該疑慮,本文首先從此類預測系統所使用的技術與歷史出發,希冀透過瞭解系統所具有的特性與

發展歷史,以了解此類系統可能帶來何種風險,並透過比較法與個案分析界定此類預測系統所帶來之風險為何:此類系統將於何場域影響何人。最後,有鑒於判決預測系統將可能對案件當事人、訴訟代理人與法院皆帶來影響,故本文提出四項政策建議:系統設計者應於其範圍所及內提供相關資訊以輔助案件當事人進行決策,訴訟代理人與法官皆需精進其能力以確保其專業能力不受系統可能帶來的認知偏誤所影響。相關機關需重新思考判決預測系統是否有適用現行法制,並思考其對於預測系統之立場,以做為未來政策之依據。全國律師聯合會應確定律師業務推廣之範圍,司法院則應思考如何規制法官關於判決預測系統之使用以維持其中立性。

法律資料分析的優化與應用:以離婚後未成年子女親權酌定的裁判為素材

為了解決單獨監護共同監護差別的問題,作者姜晴文 這樣論述:

夫妻離婚後,法院如何將具有高度不確定性之「子女最佳利益原則」,貫徹於實際親權酌定個案中,往往是當事人激烈爭議的焦點。儘管有民法第1055條之1提供各項判斷方針,依然難以解決「子女最佳利益原則」判斷標準模糊不明之困難。本研究統計民國98年1月1日起至106年12月31日止全台地方法院有關親權酌定第一審的2,775件裁判,計未成年子女4,340人,計劃透過實證裁判的統計與量化分析,以歸納法試圖尋繹出親權酌定在實務案件的實踐原則。 本研究之取樣係以司法院法學資料檢索系統為範圍,而法院設定裁判不公開之作為並非隨機,此將影響研究取樣的隨機性,而成為本論文所有統計量化分析與立論的最大限制。再者,本

研究事實的認定以裁判書為準,採法官的觀點,不作事實認定的工作,故而本論文預測模型的預設使用對象為法官、而非律師或當事人,並無取代律師、法官的可能。第三,本研究僅以研究者一人間隔一段時間重新編碼的方式改正失誤,防錯、偵錯、除錯的機制均不夠嚴謹。最後,目前裁判書的編碼工作尚未找到可以避免觀察者錯誤效應的標準流程,可能會因此導致預測模型準確率的高估。 本研究羅列了對數機率迴歸、決策樹、隨機森林、梯度型推進決策樹、類神經網路等5種預測工具。發現它們預測裁判結果的準確率差別有限,皆可達95.5%以上,整體而言本研究的資料型態較適合使用梯度型推進決策樹。若使用本研究建議的客製化流程,準確率可再提高,

且預測的信度上升。為解決預測模型「解釋性受限」的問題,本研究提出在預測模型之外另行建構論理模型的主張,根據本研究的樣本完成樣式化論理模型--以親子意願交叉比對、輔以親職能力、現住所等因素所建構的高維複合邏輯路徑模型。不管是整體樣本、或其他分眾樣本,其解釋覆蓋率介於96.93%-99.27%,已能成功擔當實證裁判研究的論理任務。 我們以前述5種客製化預測模型逐年滾動分析近五年的裁判資料,發現準確率維持在97.25%-99.86%之間,可見這5種預測模型都具有預測全新未知樣本的能力。雖然進一步科曼哈卡方檢定發現103年的資料因為無書狀母親的事件較多而與其他年份的資料在分布上有顯著的不同,唯不

影響本研究預測模型與論理模型的表現。 本研究進一步分析與親權酌定相關的28種因素,發現當訴訟一方為外籍配偶、或有一造未到庭且無書狀聲明陳述意見時,其對造都有較高的比率取得未成年子女的親權。在地域的分布上,一造未到庭且無書狀聲明陳述意見的事件比較偏向非六都地區。 子女年齡與親權歸屬有關聯性,分別在0-2歲、及14-19歲的兩極出現親權歸母的高峰。本研究在論理模型的導引下,發現這是因為「幼兒從母」、「中兒唯父有意」及「大兒擇母」三股不同力量共同作用的結果,而後兩者都與外籍母親有關。至於其他因素,除子女的排行、父母教育程度與親權歸屬無關之外,主要照顧者等另18個因素的組間比較都達顯著差異

。我們利用對數機率迴歸,檢定出權值較大的9個因素依序為:父母意願、子女意願、親職能力、父母品行、支持系統、主要照顧者、現住所、經濟能力、對子女有不當行為。 本研究發現,社工的利用率高(95.36%)且98.74%的親權建議與裁判結果相同。而程序監理人、家事調查官則利用率低,分別為1.32%、及1.48%。程序監理人97.62%的建議與裁判結果相同,家事調查官則是100%一致。 有關外籍配偶,本研究發現有著城鄉分布的差距:以台籍父母為基準,陸籍配偶的分布偏向六都地區,而越印等其他籍則偏向非六都。個別因素分析結果,不論陸籍或越印其他籍母親組,法官裁判標準其實是一致的--都是以父母及子女

的意願最具影響力。細部檢定發現,台籍、陸籍、越印等其他籍母親出庭有書狀的比率出現由高而低的變化,她們取得親權的比率也是如此趨勢。即便有書狀的外籍母親,其獲得親權的比率還是不如台籍。本研究藉由七維表格分析、樣式化論理模型的樣本流檢定等數據,進一步分析發現外籍母親在親子意願、及主要照顧者、現住所、支持系統都是有利父多於有利母,且達顯著差異,試圖說明為何外籍母親取得親權的比率會低於台籍母親。