Fake Terrorism: Examining terrorist groups’ resort to hoaxing as a mode of attack
Notice bibliographique
Résumé
Little academic attention has been accorded to terrorism hoaxers-i.e.those perpetrators who use lies, benign materials and/or empty threats to give the impression that a terrorist act is or has been underway.This dissertation harnesses under-utilised terrorism events data to build a theory of hoaxes in pursuit of a dual aim: to provide a robust substantive answer to the empirical puzzle of why hoaxes are used, but not by all groups, and not all the time; and to evaluate the degree to which existing data can demystify the hoax phenomenon.The starting point is a rationalist framework for terrorist groups' strategic logics, which emphasizes the relative costs and benefits of hoaxes in relation to serious terrorism activity.In the empirical theory-building chapters, probit regression and qualitative comparative analysis (QCA) are used to identify various organizational conditions that differentiate hoaxers from non-hoaxers, thereby indicating which strategic logics are plausibly at play, and in which contexts.A statistical cluster analysis demonstrates that there are five broad classes of hoaxing terrorist groups, which differ from one another along motivational, structural, and campaign contextual lines.While the unit of analysis throughout is the terrorist group, these analyses rely on crossnational terrorism events databases-predominantly ITERATE and the Monterey WMD Terrorism Database-to identify which groups never hoax, and which groups sometimes do.In the dissertation's final section, earlier findings are tested against a new sample of terrorism perpetrators derived from the recently-released Canadian Incident Database (CIDB).Although the Canada-centric data reveals a biased under-reporting of hoax activity in the cross-national datasets, a QCA analysis of its perpetrators reveals roughly similar conditions differentiating hoaxers from non-hoaxers.The CIDB's comprehensive events coverage is further exploited to test whether these organizational indicators and their associated hypothesized mechanisms hold, when campaign activities are evaluated at the event-level.A fine-grained analysis of event sequencing in Canada's most prolific terrorism campaign (that of the Front de libération du Québec) corroborates a range of proposed strategic logics.The observational nature of available data is thus limited in its ability to clarify hoaxers' strategic logics, which are both over-determined and equifinal.
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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 | 0,004 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».