Notice bibliographique
Résumé
From September to December 2010, the Canadian Security Intelligence Service (CSIS) conducted a study using the twenty-four people charged and/or convicted under provisions contained with the Anti-terrorism Act (ATA) as a control group to analyze the factors that led to the political transformation of these individual actors. This study, which is entitled “A Study of Radicalisation: The Making of Islamist Extremists in Canada Today,” reaches some of the following conclusions: the majority of Domestic Islamitic Extremists demonstrate a high degree of integration in mainstream Canadian society; these same actors possess heterogeneous ethnic, family, and socio-economic backgrounds; the majority of these actors are highly educated and have no history of violent criminality; and, ultimately, that there is no reliable profile of Domestic Islamitic Extremist actors.1 As a result, according to this study, the identification of readily discernible “patterns and trends on radicalisation remains elusive.”2 Subsequent to the public release of this study, Doug Saunders, in an article entitled “We’re looking for terrorists in all the wrong places,” makes the following observation after synthesizing the findings of the CSIS report and similar reports conducted by MI5 and the New York Police Department (NYPD):
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».