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Enregistrement W2897440274 · doi:10.1080/1057610x.2018.1494409

Exploring the “Demand Side” of Online Radicalization: Evidence from the Canadian Context

2018· article· en· W2897440274 sur OpenAlexaffabout
Mehmet F. Bastug, Aziz Douai, Davut Akca

Notice bibliographique

RevueStudies in Conflict and Terrorism · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTerrorism, Counterterrorism, and Political Violence
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRadicalizationSocial mediaTerrorismSample (material)Context (archaeology)Process (computing)Political scienceCriminologyPsychologySocial psychologyInternet privacyLawComputer scienceHistoryChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We examined whether and how social media play a role in the process of radicalization, and whether and for what purposes extremists use social media after they become radicalized within a sample of fifty-one Canadian extremists. Differences between converts and non-converts in terms of their radicalization process, involvement in terrorism, and social media usage were also investigated. Data were collected from a combination of media reports via an in-depth LexisNexis search and court records obtained from The Canadian Legal Information Institute database. The results confirm that social media played a role either during or after the radicalization process of the majority of the sample and converts are more vulnerable to online radicalization than non-converts.

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 candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,451
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,003
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 Opus0,303
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,105 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations37
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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