MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3160837559 · doi:10.1080/19434472.2021.1919911

Re-examining the explanations of convert radicalization in Salafi-Jihadist terrorism with evidence from Canada

2021· article· en· W3160837559 sur OpenAlexaffabout
David A. Jones, Lorne L. Dawson

Notice bibliographique

RevueBehavioral Sciences of Terrorism and Political Aggression · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTerrorism, Counterterrorism, and Political Violence
Établissements canadiensUniversity of WaterlooUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRadicalizationDisappointmentTerrorismJihadismIslamEpistemologyPeriod (music)SociologyPsychologyPositive economicsSocial psychologyPoliticsCriminologyPolitical scienceLawPhilosophyEconomicsAestheticsTheology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Evidence from multiple sources suggests converts to Islam are significantly overrepresented in the ranks of Salafi-jihadist terrorists. Researchers have been speculating for some time why this might be the case. This paper identifies, and critically examines, four hypothetical explanations commonly found in the literature: (1) some explanations focus on the significance of prior personal characteristics of the converts; (2) some explanations emphasize the rapidity of the movement from conversion to radicalization; (3) some explanations highlight the lack of religious knowledge on the part of radicalized converts; and (4) some explanations point to the role of the zealotry of converts. Examining each explanation, we find the causal mechanisms hypothesized are inadequate and the hypotheses are incongruent with the data we have collected on radicalized Canadian converts. In the end, we offer an alternative hypothesis, based on the analysis of the response of radicalized converts to an experience of disappointment that is common in the post-conversion period.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,223

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0040,007
Études des sciences et des technologies0,0070,006
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,289 · 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'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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBehavioral Sciences of Terrorism and Political AggressionMême sujetTerrorism, Counterterrorism, and Political ViolenceTravaux en français237 207