TOWARD A FRAMEWORK UNDERSTANDING OF ONLINE PROGRAMS FOR COUNTERING VIOLENT EXTREMISM
Notice bibliographique
Résumé
There is an emerging consensus that ideologically-based narratives play a central role in encouraging and sustaining radicalization to violence, and that preventing, arresting, or reversing radicalization requires some means by which to address the effects of these narratives. Countering violent extremism (CVE) is a broad umbrella phrase that covers a wide array of approaches that have been advanced to reduce the radicalizing effects of extremist narratives. There is considerably less agreement, however, regarding the most appropriate means by which the mitigation of extremist narratives might best be accomplished. An important emerging area of interest is the role of the Internet, both as a forum through which narratives are transmitted and as an avenue for delivering CVE programs. At present, very little is known about which principles and practices should inform online CVE initiatives. This study attempts to establish a foundation and framework for these programs: first, by identifying the concepts and constructs which may be most relevant to countering violent extremism online, and second, by examining the available material from six online CVE programs in relation to these concepts. This examination suggests that these programs are lacking strong theoretical foundations and do not address important elements of radicalization, such as contextual factors or identity issues. It is important that future iterations of CVE programs consider not just the specific content of the narratives, but also take into account why these narratives have resonance for particular individuals.
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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 | 0,006 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,023 |
| Communication savante | 0,015 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».