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Enregistrement W2017380738 · doi:10.1093/afraf/adt039

The myth of global Islamic terrorism and local conflict in Mali and the Sahel

2013· article· en· W2017380738 sur OpenAlexaff
Caitriona Dowd, Clionadh Raleigh

Notice bibliographique

RevueAfrican Affairs · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAfrican Studies and Geopolitics
Établissements canadiensTrinity College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTerrorismIslamBlameOpposition (politics)NarrativePolitical economyPolitical sciencePoliticsCorporate governanceViolent extremismCycle of violenceSociologyDevelopment economicsCriminologyGeographyPoison controlSocial psychologyLawDomestic violenceSuicide preventionPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

IN THE WAKE OF THE RAPID escalation of the conflict in Mali, analyses and articles seeking to make sense of the situation and its actors have proliferated.1 Nevertheless, political figures, policy makers, and researchers continue to fall back on simplistic narratives in their attempts to explain the intensification of violent Islamist activity in the region. Without a finely tuned understanding of diverse groups – their structures, objectives, and modalities of violence – analysts risk recycling dangerously misleading narratives about Islamist violence in Africa and its consequences. This briefing draws on empirical evidence of violent Islamist activity, strategy, and structure to highlight the differentiated nature of groups operating in the Sahel region and further west, in what has come to be known as Africa's ‘arc of instability’.2 It contends that violent Islamist groups emerge in and are shaped by distinct domestic contexts and issues, a feature that is obscured by a totalizing narrative of global Islamic terrorism. In turn, leaders seek to cast opposition threats as extreme and associated with Al-Qaeda in order to locate the blame for violence elsewhere, away from poor records of governance, state capacity, and representation.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0080,029
Communication savante0,0070,008
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,244 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations103
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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