- Relator(a)
- Ministra Laurita Vaz
- Órgão julgador
- Sexta Turma
- Data do julgamento
- 03/09/2019
- Data de publicação
- 17/09/2019
STJ – Acórdão, Rel. Ministra Laurita Vaz, Sexta Turma, j. 03/09/2019, p. 17/09/2019
AGRAVO REGIMENTAL NO HABEAS CORPUS. TRÁFICO ILÍCITO DE DROGAS. CAUSA ESPECIAL DE DIMINUIÇÃO DE PENA PREVISTA NO § 4.º DO ART. 33 DA LEI N.º 11.343/2006. FUNDAMENTAÇÃO DAS INSTÂNCIAS ORDINÁRIAS PAUTADA NA QUANTIDADE E NA VARIEDADE DA DROGA APREENDIDA COM O AGRAVANTE. FUNDAMENTAÇÃO IDÔNEA. AGRAVO DESPROVIDO. 1. No julgamento do Recurso Especial n.º 1.773.834/ES, de minha relatoria (DJe 19/12/2018), esta Sexta Turma decidiu que a elevada quantidade de drogas apreendida pode ser perfeitamente sopesada para aferir o grau de envolvimento do acusado com a criminalidade organizada ou de sua dedicação às atividades delituosas, comportando, todavia, prova em sentido contrário. 2. A propósito: "A apreensão de elevada quantidade de estupefacientes demonstrada a dedicação do agente ao tráfico, devendo ser afastada a causa de diminuição especial descrita no art. 33, § 4º, da Lei n. 11.343/2006, decorrente da apreensão de 41g de maconha e 270,01g de cocaína" (AgRg no HC 479.992/RJ, Rel. Ministro NEFI CORDEIRO, SEXTA TURMA, DJe 22/08/2019). 3. No caso em tela, a sentença, mantida pela Corte de origem, ao negar a aplicação da minorante prevista no art. 33, § 4.º, da Lei n.º 11.343/2006, aduziu que "a benesse legal se destina aos pequenos traficantes, o que não parece ser o caso", assinalando que o Agravante foi preso em flagrante "na posse de 71 eppendorfs grandes de 'cocaína', 227 eppendorfs médios de 'cocaína' (341.5 gramas), 54 eppendorfs pequenos de 'cocaína, 54 tiras de 'maconha' (144.2 gramas) e 115 pedras de 'crack' (33.7 gramas)." 4. Agravo regimental desprovido. (AgRg no HC n. 494.728/SP, relatora Ministra Laurita Vaz, Sexta Turma, julgado em 3/9/2019, DJe de 17/9/2019.)
Consultar o inteiro teor no site do STJ ↗Pesquise jurisprudência como esta
Busque em dezenas de tribunais brasileiros, com busca inteligente por IA e comparação de precedentes.