d. 受害者对 SVIP 起诉和法律支持服务有效性的任何反馈。(可在下方框中提供或作为此表单的附件提交。请勿包含任何可识别受害者的信息或详细信息。)
隐私咨询 披露此信息是自愿的,将用于向在 DD 表格 2704 上选择在囚犯首次入狱时以及根据 DoDI 1030.02 获得任何身份变化通知的受害者和证人提供有关囚犯身份变化的基本信息。填写完成后,此表格包含个人身份信息,并受 1974 年隐私法(经修订)的保护。说明:此表格用于向在 DD 表格 2704 上选择在囚犯首次入狱时获得通知的受害者和证人提供有关囚犯身份变化的基本信息。关押囚犯的惩教机构必须根据 DoDI 1030.02 及时通知受害者和证人首次入狱时以及囚犯身份变化的情况。
家庭暴力 e 514 , 350 559 , 820 ‡ 636 , 540 † 521 , 870 454 , 330 0.19% 0.21% † 0.23% † 0.19% 0.16% 亲密伴侣暴力 f 273 , 900 308 , 560 368 , 980 † 310 , 320 253 , 170 0.10 0.11 0.13 † 0.11 0.09 陌生人暴力 1 , 276 , 710 1 , 370 , 020 1 , 411 , 500 ‡ 1 , 393 , 650 1 , 243 , 930 0.47 0.50 0.51 † 0.50 0.45 造成伤害的暴力犯罪 663 , 920 722 , 560 841 , 280 † 735 , 430 667 , 230 0.24 0.27 0.31 † 0.27 0.24 持有武器的暴力犯罪 767 , 320 776 , 770 ‡ 838 , 630 † 788 , 920 † 651 , 000 0.28 ‡ 0.29 † 0.30 † 0.28 † 0.23 注意:由于一个人可能经历多种类型的犯罪,因此详细信息加起来可能不等于总数。暴力犯罪类别包括强奸或性侵犯、抢劫、严重袭击和简单袭击,包括这些犯罪的威胁、未遂和已完成的发生。家庭暴力和造成伤害的暴力犯罪等暴力犯罪类别与其他暴力犯罪类别或其他特征并不互相排斥。标准误差见附录表 2,人口见附录表 10。*比较年份。†与比较年份的差异在 95% 的置信水平下显著。‡与比较年份的差异在 90% 的置信水平下显著。a 一年中至少经历过一次暴力侵害的 12 岁或以上人数。b 一年中至少经历过一次暴力侵害的 12 岁或以上人群的百分比。c 不包括凶杀,因为全国犯罪受害调查基于对受害者的访谈。d 包括强奸或性侵犯、抢劫和严重袭击。 e 包括由亲密伴侣或家庭成员实施的暴力受害行为子集。f 包括由现任或前任配偶、男朋友或女朋友实施的暴力受害行为子集。资料来源:司法统计局,全国犯罪受害调查,2016-2020 年。
限制性报告的例外 在受害者选择限制性报告的情况下,如果出于以下原因进行披露,则将暂停禁止向以下个人或实体披露受保护的通信: 1. 指定个人,且披露已获得受害者书面授权。 2. 指挥部或执法部门在必要时可向其报告,以防止或减轻对受害者或其他人(包括未成年子女)的健康或安全造成的严重和迫在眉睫的威胁。 3. FAP 人员或 HCP 在必要时向指挥部和/或执法部门报告事件信息,以防止或减轻对受害者或其他人(包括未成年子女)的健康或安全造成的严重和迫在眉睫的威胁。 4. FAP 和任何其他依法授权接收虐待或忽视儿童报告的机构,如果由于受害者的披露,DAVA、FAP 临床提供者或 HCP 有合理理由相信也发生了虐待儿童的情况。但是,披露仅限于与虐待/忽视儿童相关的信息。 5. 当 HCP 需要披露信息以适应残疾退休裁定的职责时,向残疾退休委员会和官员披露。披露仅限于处理残疾退休裁定所必需的信息。6. 当需要披露信息以监督直接受害者的治疗或服务时,向 DAVA、FAP 临床提供者或 HCP 的主管披露。7. 当军事、联邦或州法官发出传票要求向法院、官员或实体(法官下令披露)提交所涵盖的通信时,向有管辖权的军事或民事法院提交;或当联邦或州法规或适用的美国国际协议要求时,向其他官员或实体提交。8. 限制性报道不适用于虐待或忽视儿童的案件。所有虐待儿童的行为都是可以报告的,当虐待儿童作为家庭虐待事件的一部分发生时,限制性报道可能会受到影响。
• 受害者律师为性侵犯和家庭暴力受害者提供什么服务: - 提供保密的法律建议 - 保护您的权利和隐私利益 - 维护您的声音和选择 - 就调查和起诉过程为您提供建议 - 在面谈、听证会和军事审判中代表您
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摘要:霍克斯伯里-内皮恩谷是澳大利亚最长的沿海集水区,河流系统绵延 470 多公里,从古尔本流向布罗肯湾,总面积超过 220 万公顷。该地区一直容易发生洪灾,经常造成大量人员死亡、经济损失和基础设施损失。该地区的地形、自然多变的气候条件和“浴缸”效应是造成洪灾频繁发生的原因。为此,国家/联邦、州和地方政府一直致力于设计有效的洪灾风险管理策略,并为洪灾期间脆弱社区从医院、学校、托儿所和养老院撤离制定适当的疏散计划。尽管有这些总体计划,但专门的应对和疏散养老院计划对于减少该地区洪灾造成的损失至关重要。这是本文的重点,它回顾了洪水事件的历史及其应对措施,然后研究了在洪水事件期间利用人工智能 (AI) 技术克服洪水风险的方法。建议采用基于人工智能/机器学习 (ML) 策略的早期洪水预警系统,以便及时做出决策,增强灾害预测、评估和响应,以克服霍克斯伯里-内皮恩地区老年护理机构面临的洪水风险。提出了一个框架,其中包含人工智能/机器学习方法,用于使用无人机和路径规划确定到达目的地的最安全路线,以便及时应对灾害并疏散老年护理机构的居民。