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Enregistrement W2083049502 · doi:10.1080/18335300.2010.9686940

Containing the Narrative: Strategy and Tactics in Countering the Storyline of Global Jihad

2010· article· en· W2083049502 sur OpenAlexaff
Christian Leuprecht, Todd Hataley, Sophia Moskalenko, Clark McCauley

Notice bibliographique

RevueJournal of Policing Intelligence and Counter Terrorism · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTerrorism, Counterterrorism, and Political Violence
Établissements canadiensQueen's UniversityRoyal Military College of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNarrativeAppealSubject (documents)Political scienceTerrorismSociologyEpistemologyPublic relationsLawComputer scienceLiteratureArtPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT It has long been recognised that telling a better story is an important part of countering the appeal of Global Jihad. The ‘War on Terror’ will be difficult to win if the ‘War on Ideas’ is lost. The mushrooming literature on terrorism notwithstanding, the counter‐narrative issue has been the subject of surprisingly scant academic attention. Part of the problem is that this is an issue with relatively little empirical work. Still, significant inferences for a counter‐narrative strategy can be drawn from existing research. Here we argue that counter‐narratives must be tailored to different audiences and must be designed to attack particular mechanisms of radicalisation. In contrast to the top‐down approach that has thus far been advocated to confront the claims of Global Jihad ‘head on’, what is actually needed is a bottom‐up approach that reaches vulnerable individuals early on by means of a nuanced approach that is sensitive to the multiple logics of radicalisation.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,330 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations58
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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