A Case Study of Counter Violent Extremism (CVE) Programming: Lessons from OTI’s Kenya Transition Initiative
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Between 2011 and 2014 the USAID Office of Transition Initiatives (OTI)’s Kenya Transition Initiative implemented what was essentially a pilot program of the new Countering Violent Extremism (CVE) concept. Aiming to counter the drivers of ‘violent extremism’ (VE), this operated through a system of small grants funding activities such as livelihood training, cultural events, community debates on sensitive topics, counselling for post-traumatic stress disorder, and so on. This paper delivers lessons from the program, generated via an independent evaluation, offering insights of relevance to the broader CVE community of practitioners. A first overarching conclusion is that programming decisions would have benefitted from a more comprehensive understanding of VE in the local context. For instance, subsets of the population more narrowly ‘at-risk’ of being attracted to VE should have been identified and targeted (e.g. potentially teenagers, ex-convicts, members of specific clans, and so on), and a greater focus should have been placed upon comprehending the relevance of material incentives, fear, status-seeking, adventure-seeking, and other such individual-level drivers. A second conclusion is that the KTI team would have profited from additional top-level guidance from their donors, for instance, providing direction on the extent to which efforts should have been targeted at those supportive of violence versus those directly involved in its creation, the risks associated with donor branding, and contexts in which the pejorative term ‘extremism’ should have been pragmatically replaced by neutral terminology. As a priority donors and the wider community should also provide suitable definitions of the CVE concept, rather than leaving practitioners to construe (undoubtedly inconsistently) it’s meaning from the available definitions of VE.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle