A comparison of two structured professional judgment tools for violent extremism and their relevance in the French context
Notice bibliographique
Résumé
France has repeatedly been hit by terrorist attacks making the use of a structured professional judgement tool essential. Two such tools currently are used in Europe: VERA (Canada) and ERG 22+ (England and Wales). We compare these tools to assess which one would better suit the French context. We find that they have a lot in common in terms of their general content and intrinsic value. However, VERA’s main understanding of terrorism is ideology, whereas ERG’s perceives it as being essentially about identity. ERG was the first tool to introduce a measure for psychopathology; only VERA contains a list of protective factors. The two instruments were developed in similar ways with, for ERG, more emphasis on extremist offenders’ casework. Crucially, ERG 22+ has been developed on the basis of UK cases that are closer to the French extremist populations, with a legal threshold for what constitutes a terrorist or an assimilated terrorist offence, which is similarly low. Lastly, ERG’s structure is simpler and contains less items requiring access to classified data, a crucial factor in a jurisdiction with little interagency information sharing. Although the two tools are intrinsically comparable, ERG seems overall better suited to the French context. This exploratory conclusion ought to be confirmed with field comparisons.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».