Are returning foreign fighters dangerous? Re-investigating Hegghammer’s assessment of the impact of veteran foreign fighters on the operational effectiveness of domestic terrorism in the West.
Notice bibliographique
Résumé
This paper looks at the impact of returning foreign fighters on terrorism plot effectiveness in the West by using a modified version of Hegghammer's Jihadi Plots in the West (JPW) datasets. Counter-foreign fighter policies are designed on the assumption that returning foreign fighters increase the operational effectiveness of terrorist cells and plots. Previous research on foreign fighters have provided ambiguous conclusions on the impact of their return on terrorism in the West. In particular, researchers point to a low probability, high impact scenario where veteran foreign fighters increase the number of casualties for a given terrorist plot. This paper re-investigates these conclusions by using an updated data set. It makes use of logistic and multiple regression analysis using the difference-to-difference approach. It finds that the presence of veteran foreign fighters in terrorist cells do not increase the chances that the plot will be executed and that if the plot is executed, the presence of veteran foreign fighters has no impact on the number of casualties. In the conclusion, it argues that counter-foreign fighter policies are thus designed to prevent a very low threat. In doing so, they create potential issues by preventing the demobilization of foreign fighters. Instead, counter-foreign fighter policies should focus on reintegration in order to utilize foreign fighters to improve intelligence-gathering capabilities and create better de-radicalization programs.
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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 | 0,002 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».