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Enregistrement W2395675068 · doi:10.1080/11926422.2016.1165713

Can education counter violent religious extremism?

2016· article· en· W2395675068 sur OpenAlexaffabout
Ratna Ghosh, W. Y. Alice Chan, Ashley Manuel, Maihemuti Dilimulati

Notice bibliographique

RevueCanadian Foreign Policy Journal · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTerrorism, Counterterrorism, and Political Violence
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRadicalizationTerrorismPolitical scienceSoft powerPower (physics)Hard powerHumanitiesAppealSociologyCriminologyPoliticsLawPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

s/RésumésViolent religious extremism is a global concern today. As governments prepare their counter-terrorism policies, many focus solely on reactive measures such as military action and surveillance measures – hard power – that are responsive to individuals who are already radicalized. This paper argues that education should be incorporated into such policies as a preventive measure that not only makes students resilient citizens but can also address the psychological, emotional and intellectual appeal of narratives – soft power – that terrorists purport. In doing so, states can counter soft power with the use of soft power in a concerted effort among government departments, social institutions and communities. Our paper clarifies the complexities among fundamentalism, extremism, radicalism and terrorism, and summarizes a variety of push and pull factors that trigger radicalization; it offers as well specific pedagogical recommendations for the Canadian educational system to consider.Aujourd’hui, l’extrémisme religieux violent est une préoccupation à l’échelle internationale. Alors que certains gouvernements préparent leurs politiques antiterroristes, plusieurs autres ne se concentrent que sur des mesures réactives telles que les actions militaires et les mesures de surveillance accrue – hard power – visant particulièrement les personnes qui sont déjà radicalisées. Cet article souligne que l’éducation devrait être intégrée dans ces politiques comme une mesure préventive qui ne rend pas seulement les étudiants citoyens résilients, mais qui peut aussi s’attaquer au discours attrayant sur le plan psychologique, émotionnel et intellectuel – soft power – alimentés par les terroristes. Ce faisant, les États, à travers une action concertée entre les ministères, les institutions et les communautés, peuvent contrer le soft power en utilisant le soft power. Notre article explique les différences complexes entre le fondamentalisme, l’extrémisme, le radicalisme et le terrorisme, et met l’accent sur les différents facteurs qui déclenchent la radicalization. Il propose également des recommandations pédagogiques adaptées au système éducatif canadien.

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)0,007
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,309
Score d'incertitude au seuil0,614

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0570,004

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,285 · 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

Citations104
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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