WESTERN ISLAMIC SCHOOLS AS INSTITUTIONS FOR PREVENTING BEHAVIORAL RADICALIZATION: THE CASE OF QUEBEC
Notice bibliographique
Résumé
Understanding radicalization in the West is more important than ever. Since the onset of the Syrian civil war, there has been increasing media and academic attention on the radicalization process of individuals and foreign Muslim fighters, leaving the comfort of their homes to join ISIS. Numerous initiatives, governmental as well as community-based, were created to combat and prevent this phenomenon. This inquiry sets out the core components to developing a critically reflective approach to Islamic schooling in the West for the purposes of preventing behavioral radicalization of Muslim youth. Extensive research on Islamic education in North America is lacking; in fact, it is scarcer in Quebec. This paper examines the role of Montreal’s Islamic schools in countering or encouraging radicalization. I seek to address two main questions: (1) Do Islamic schools advance radicalization by providing cognitive radical platforms to students? And (2) how and why do certain parents consider these schools a safe haven from the radicalization of their children? I conclude that modern Islamic schooling, at least in part or in some cases, can be regarded as itself a preventive measure to Islamic behavioral radicalization. Indeed, such schooling can help in creating balanced western Islamic identities that are functional from both western and Islamic worldviews.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».