Missing and Murdered Indigenous Women and Girls in Canada: A New Population Affinity Assessment Technique to Aid in Identification Using 3D Technology
Notice bibliographique
Résumé
As of 2015, 204 cases of missing and murdered Indigenous women and girls (MMIWG) remained unsolved in Canada, making it a major concern for Canadian Indigenous communities, who are still pressing for the resolution of these cases. In forensic anthropology, the assessment of population affinity can be useful to help identify victims. Population affinity, previously referred to as ancestry, is evaluated based on morphological analyses, which examine the size and shape of skeletal features, and metric analyses, which utilise skeletal measurements. However, morphological analyses strongly depend on an anthropologist's experience with human variation, which makes the analyses particularly challenging to reproduce and standardise. The purpose of this study is to improve the rigour of morphological analyses by using 3D technology to quantify relevant cranial nonmetric population affinity traits. As there is currently little morphological data available for the Canadian Indigenous population, this research aims to develop a new technique that could aid in the identification of MMIWG. The study comprised a total of 87 adult female crania, including 24 of Canadian Inuit origin, 50 of European descent and 13 of African descent. The samples were imaged using photogrammetry, then analysed using a 3D shape analysis in 3DS Max. Results show that this method is satisfactory in correctly evaluating population affinity with an accuracy of 87.36% (jackknifed: 80.46%) and an average repeatability of 97%. Unfortunately, the small Canadian Indigenous sample size impacted the applicability of the results and further research will be required before the technique can be used to aid in the identification of MMIWG in Canada.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».