Simulating “Peripheral Harm” as an AMBER Alert Issuance Criterion: Implications for Anticipating Threats to Child Safety
Notice bibliographique
Résumé
Although there is some limited research on the effectiveness of the America’s Missing: Broadcast Emergency Response (AMBER) Alert system, to date, there has been no research specifically examining the viability of prospective AMBER Alert issuance criteria. Using data acquired from various media accounts of 446 AMBER Alerts issued in the United States and Canada, we examine how well “peripheral harm” (harm to someone other than the abducted child during the course of the abduction) predicts subsequent harm to the abducted child. Counterintuitively (from the perspective of AMBER Alert issuance decision making), peripheral harm or threat is negatively associated with harm to the victim in cases involving an AMBER Alert. Furthermore, this negative finding is spurious, and is primarily driven by the fact that, disproportionately, the abductors who commit “peripheral harm” in AMBER alert cases are parents and other family members of the child who are presumably unlikely to harm child relatives despite whatever violence they might commit (or threaten) against others. We discuss the implications for the use of peripheral harm as an AMBER Alert issuance criterion, the empirical evaluation of the system, and the public discourse surrounding the AMBER Alert system and its relationship to child protection in general.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,028 | 0,144 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».