Press coverage of lone-actor terrorism in the UK and Denmark: shaping the reactions of the public, affected communities and copycat attackers
Notice bibliographique
Résumé
Following 9/11, Al-Qaeda-orchestrated plots were considered the greatest threat to Western security and sparked the coalition’s war on terror. Close to a decade later, the post-9/11 threat landscape had shifted significantly, leading then CIA-director Leon Panetta to describe “the lone-wolf strategy” as the main threat to the United States. Subsequent lone-actor attacks across the West, including the cities of London, Nice, Berlin, Stockholm, Ottawa and Charleston, further entrenched perspectives of a transformed security landscape in the “after, after-9/11” world. The unique features of lone-actor terrorism, including the challenges of interdiction and potential of copycat attacks, mean that the media is likely to play a particularly important role in shaping the reactions of the public, affected communities and copycat attackers. This article presents findings from a content analysis of British and Danish newspaper reporting of lone-actor terrorism between January 2010 and February 2015. The study highlights that lone-actor terrorism is framed, with national variations, as a significant and increasing problem in both countries; that Islamist lone-actors are often represented as distinct from far-right lone-actors; and that some reporting, despite relatively limited amplification of specific terrorist messages, potentially aids lone-actors by detailing state vulnerabilities to attacks.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,008 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».