Risk factors for terrorism: a comparison of family, childhood, and personality risk factors among Iraqi terrorists, murderers, and controls
Notice bibliographique
Résumé
Terrorism represents a major threat to global security; however, psychosocial risk factors for terrorism are insufficiently explored in the literature. Using a cross-sectional design, we examined group differences in family, childhood, and personality factors, and attitudes towards terrorism among individuals convicted of terrorism (n = 160); those convicted of murder (n = 65); and a control group (n = 88). Using regression models, we consequently analyzed the risk factors for group membership, with a focus on terrorism. Compared to controls, terrorists had higher odds of persistent childhood disobedience, a conduct disorder factor, and endorsing statements on the causes of and justifications for terrorism, but lower odds of harsh treatment as a child. Murderers had greater odds of antisocial personality disorder (ASPD), of endorsing statements on the causes of and justifications for terrorism, but lower odds of being easily provoked and harsh treatment before age 15. Compared to murderers, terrorists had higher odds of endorsing statements on the causes of and justifications for terrorism, but lower odds of ASPD, having a family member murdered, and being easily provoked. Although psychosocial risk factors for terrorism overlap significantly with violent criminal behaviors, certain factors may help distinguish terrorists from other groups. These factors merit further investigation.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».