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Enregistrement W2515899192

The Forms and Ecologies of Islamist militancy and terrorism in Bangladesh

2016· article· en· W2515899192 sur OpenAlexaff
Mohammad Azizur Rahman

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueBangladesh Politics, Society, and Development
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMilitantRadicalizationTerrorismIslamPoliticsPolitical scienceDissentIndoctrinationCriminologyPolitical economyJihadismMuslim worldPolitical radicalismNature versus nurtureShariaSociologyLawIdeologyGeography
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Islamist militancy and terrorism, a major sociopolitical issue of Bangladesh today, has largely remained under-researched. This paper mainly explores the forms and ecologies of Islamist militancy and terrorism based on the content analysis of media reports and interviews with some experts in Bangladesh. Ecologies, in this paper, refer to the multiple interrelated and interdependent environments: social, political, and religious, that foster, germinate and nurture the growth of militancy and terrorism. Despite Bangladesh being globally identified as a moderate Muslim country located in South Asia, Islamist radicalization, extremism and militancy have become a major concern since the incidence of nationwide serial bomb blasts in 2005. Although an estimation of the group operatives may not be possible because these groups change names or members change groups from time to time, the presence of seventy Islamist militant outfits with thousands of militant members was identified during 1999-2010. Islamist militants carried out over 203 attacks killing 164 innocent people and injuring more than 2,658 people in this period. Using bomb explosions, these attacks targeted political parties, cultural groups, intellectuals, diplomats, movie theatres, NGO offices, and minority religious institutions. In response to these attacks, the government has adopted mostly a law-enforcement centric approach, but this study suggests a comprehensive strategy balancing enforcement, intervention and prevention urgently needed for de-radicalization and counterterrorism in Bangladesh --- the 8th most populous country and the 3rd largest Muslim country of the world. Although foreign journalistic and intelligence-based reports have argued that Islamist militants have links with madrassas (Islamic seminary institutions), this system has actually been in vogue for many years in the country. Research suggests that unemployment problems, poverty, illiteracy, and ignorance about religious matters among the youths are the common drivers for Islamist militancy in Bangladesh. An unfocused national educational policy on madrassas, the narrow and dated madrassa curriculum, and frustrations felt by madrassa graduates who cannot find jobs are likely to instigate the madrassa students to get involved in militancy. Political, educational, and religious interventions are must for countering radicalization effectively. Improving education policy and creating employment opportunities for the unemployed youth can begin to address the problem of Islamist militancy and terrorism in Bangladesh.

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)0,001
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: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,165
Tête enseignante GPT0,521
Écart entre enseignants0,355 · 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'étudeQualitatif
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

Citations17
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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