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Enregistrement W3116037271 · doi:10.1177/1473779520975121

Counterterrorism and the challenges of terrorism from the far right

2020· article· en· W3116037271 sur OpenAlexaff
Kent Roach

Notice bibliographique

RevueCommon Law World Review · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTerrorism, Counterterrorism, and Political Violence
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTerrorismProscriptionPolitical scienceSanctionsLawFar rightLaw and economicsPoliticsCriminologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article examines how post-9/11 counterterrorism has often not been applied to far-right terrorism. Discriminatory double standards in counterterrorism should not be tolerated. Nevertheless, the answer is not simply to ratchet up counterterrorism to apply to the far-right. The legitimate desire for symbolic equality should not blind us to the underlying weaknesses of many of those instruments both in preventing terrorism and in respecting rights. In some cases, such as the United Nation’s regime of individual sanctions related to financing and travel of those associated with al Qaeda and Daesh, application to the far-right is not legally possible. It will be suggested in this article that far-right terrorism should be used as an opportunity to re-evaluate the effectiveness and propriety of all counterterrorism. A preliminary assessment suggests that counterterrorism tied to international or national proscription may not be effective (both generally and specifically in relation to the far-right). More difficult cases involve whether terrorism offences and offences targeting speech should be applied against all forms of terrorism. Interventions regulating items and material on the Internet used by terrorists and programs to counter violent extremism and to rehabilitate offenders may be promising in addressing both far-right and Daesh-inspired terrorism. Both New Zealand’s increased regulation of guns and the Christchurch calls for greater regulation of the Internet follow these more promising strategies.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0030,015
Communication savante0,0070,006
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0060,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,270 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations5
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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