Recognizing Injustice, Reclaiming Voices: Establishing a Missing Persons Database for Missing and Murdered Indigenous Women and Children in Nebraska
Notice bibliographique
Résumé
Indigenous people have been the victims of harsh persecution since the time of colonization; this has negatively impacted Native communities and has contributed significantly to the ongoing crisis of Missing and Murdered Indigenous Women and Children (MMIWC) across the United States and Canada. Under Legislative Bill 154, Richards et al. (2021) conducted an initial study to identify missing Native cases in Nebraska and in 2023, the Attorney General appointed a Missing and Murdered Indigenous People (MMIP) Liaison to help combat the number of missing Indigenous in the state. This thesis contributes to previous research by analyzing 20,049 reports from three missing persons databases for Nebraska from 2015 to 2023, including Lincoln Police Department’s missing person reports, the Nebraska State Patrol’s Missing Persons Clearinghouse, and NamUs. At the same time, population statistics are utilized to compare average populations in the state to their representation in missing person reports. This research found that Native women and children are overrepresented in two of the three missing persons databases, while Native men are overrepresented in one. Due to the high number of missing Native reports, this research also contributes to the conversation surrounding the MMIWC crisis by suggesting a list of best practices for law enforcement, government entities, tribal entities, and community outreach programs so that risk factors for such cases may be identified sooner. The results also suggest the creation of a missing person database for MMIWC cases by highlighting the large scale of missing person reports in Nebraska. Advisor: William R. Belcher
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».