MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4387246804 · doi:10.21428/cb6ab371.4710c3ef

The power few missing persons: A ten-year follow-up study of over 2000 youth missing persons

2023· preprint· en· W4387246804 sur OpenAlexaff
Stuart Thomas, Lorna Ferguson

Notice bibliographique

RevueCrimRxiv · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHomelessness and Social Issues
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMissing dataDemographicsPsychologyCriminal historyVulnerability (computing)MedicinePsychiatryDemographyComputer securityComputer scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Youths going missing continues to be a matter of great concern for the police. This group has been consistently found to comprise most police missing person reports, be more likely to go repeatedly missing, and experience victimization and vulnerability related to these incidents. This study thus sought to examine single versus repeat versus habitual/chronic missing youth cases to extract differentiated insights to initiate discussions on proactive policing efforts for reducing and preventing missing youth cases. Data employed tracked 2126 young people reported missing for the first time in 2005, for ten years using their police records. Over a third went missing more than once. There was evidence of the power few hypothesis, with the habitual/chronic cases recording over 60% of the missing person reports across the study period, and clear differences emerged between single, repeat and habitual/chronic cases in terms of their demographics, mental health concerns, and justice involvement.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,158
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,270 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCrimRxivMême sujetHomelessness and Social IssuesTravaux en français237 207