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Enregistrement W2480862915 · doi:10.4018/978-1-4666-5776-2.ch012

New Terrorism and Media

2014· book-chapter· en· W2480862915 sur OpenAlexaff
Mahmoud M. A. Eid

Notice bibliographique

RevueAdvances in human and social aspects of technology book series · 2014
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTerrorism, Counterterrorism, and Political Violence
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTerrorismFunction (biology)Political scienceDual functionEmerging technologiesPublic relationsKey (lock)Computer securityInternet privacyComputer scienceLawArtificial intelligenceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

New terrorism has been recently considered a new type of terrorism. The terrorism characteristics that have instigated the introduction of the term stem from the modern evolutions in most aspects of terrorism, such as its organizational structure, financing, recruitment, training, motivations, tactics, reach, targets, and lethality. This chapter reviews discussions surrounding new terrorism, explains its key characteristics and features, and demonstrates the dual role of the media and information technologies. Distinctions from conventional terrorism recognize it as loose, decentralized cell-based networks, using high-intensity weapons, religiously and vaguely motivated, using asymmetrical methods for maximum casualties, and highly skillful in using new media and information technologies. Moreover, the most critical features focus on how the functioning of new terrorism adapts new media technologies, which in turn, contribute to all of its aspects. However, it is concluded that regardless of the label—new or old—attention should be focused on the act and the actors, whether the ways they function utilize the conventional or adapt with the most recent technologies, media, and weapons, and most crucially, recognizing how fast and efficient terrorists are in utilizing the most advanced media and information technologies.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,879
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,004
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,271 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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