The terrorist resourcing model applied to Canada
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper aims to examine whether the money laundering/terrorist financing (ML/TF) model excludes important aspects of terrorist resourcing and whether the terrorist resourcing model (TRM) provides a more comprehensive framework for analysis. Design/methodology/approach Research consisted of case studies of resourcing activities of four listed terrorist organizations between 2001 and 2015: the Liberation Tigers of Tamil Eelam (LTTE), Hamas, a grouping of Al Qaeda-inspired individuals and entities under the heading “Al Qaeda inspired” and Hezbollah. Findings The most prevalent resourcing actors observed were non-profit organizations/associations, and the most prevalent form of resourcing was fundraising that targeted individual cash donations of small amounts. Funds were pooled, often passed through layers of charitable organizations and transmitted through chartered banks. The TRM is indeed found to provide a more comprehensive framework for identifying sources of resourcing and points of intervention. However, it does not in itself recommend effective means of response but it has implications for counter-resourcing strategies because it identifies resourcing actors and nodes where counter-resourcing could occur. Originality/value This paper advances the state of knowledge of terrorist resourcing activities in Canada and about the value of doing so through the analytical lens of the TRM as opposed to the predominant ML/TF model.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 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 ».