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Enregistrement W2489188104 · doi:10.1080/09546553.2016.1207633

Video games, terrorism, and ISIS’s Jihad 3.0

2016· article· en· W2489188104 sur OpenAlexaff
Ahmed Al‐Rawi

Notice bibliographique

RevueTerrorism and Political Violence · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIslamic Studies and Radicalism
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublicityTerrorismIslamVideo gameDimension (graph theory)Social mediaMedia studiesPolitical scienceState (computer science)Online videoAdvertisingSociologyPublic relationsLawMultimediaHistoryComputer scienceBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study discusses different media strategies followed by the Islamic State in Iraq and Syria (ISIS). In particular, the study attempts to understand the way ISIS’s video game that is called “Salil al-Sawarem” (The Clanging of the Swords) has been received by the online Arab public. The article argues that the goal behind making and releasing the video game was to gain publicity and attract attention to the group, and the general target was young people. The main technique used by ISIS is what I call “troll, flame, and engage.” The results indicate that the majority of comments are against ISIS and its game, though most of the top ten videos are favorable towards the group. The sectarian dimension between Sunnis and Shiites is highly emphasized in the online exchanges, and YouTube remains an active social networking site that is used by ISIS followers and sympathizers to promote the group and recruit others.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,280 · 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

Citations93
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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