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Enregistrement W2891247799 · doi:10.1080/17467586.2018.1517943

Theology, heroism, justice, and fear: an analysis of ISIS propaganda magazines<i>Dabiq</i>and<i>Rumiyah</i>

2018· article· en· W2891247799 sur OpenAlexaff
Tyler Welch

Notice bibliographique

RevueDynamics of Asymmetric Conflict · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTerrorism, Counterterrorism, and Political Violence
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTerrorismIslamNarrativeSociologyRadicalizationLoyaltyTypologyInjusticeEconomic JusticeMedia studiesContent analysisCriminologyLawPolitical scienceSocial scienceHistoryLiterature

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper analyses a large content sample of Islamic State of Iraq and al-Sham (ISIS) English-language magazines. Dabiq (15 issues, 2014–2016) and Rumiyah (13 issues, 2016–2017) represent the largest cohesive text sample of ISIS propaganda targeted at English speakers. This qualitative analysis, creates a typology to explain and categorize articles within the sample. Magazine articles are divided into five categories: (1) Islamic theological justification and inspiration for violence, (2) descriptions of community, belonging, and meaning, (3) stories of progress or heroism, (4) establishment of a common enemy, i.e., the West and Muslim “apostate s,” and (5) instructional and inspirational articles empowering individual violent action. A focus on unity and community was more common in Dabiq, while instructional articles encouraging lone wolf attacks appeared more often in Rumiyah. Moreover, tales of heroism and progress are far more common in Dabiq, while Rumiyah issues focus on Islamic justification and call for loyalty and sacrifice. This follows the shift in ISIS’s operational focus from administering a physical caliphate to inspiring attacks locally and abroad. Knowing exactly what types of messages and narratives are being circulated in ISIS propaganda has important implications for understanding the psychology of terrorism, radicalization, securitization, and counterterrorism.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,318
Score d'incertitude au seuil0,848

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,301 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations32
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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