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Enregistrement W3172927243 · doi:10.21810/jicw.v4i1.2824

Radicalization and Violent Extremism in the Era of COVID-19

2021· article· en· W3172927243 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Garth Davies

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Intelligence Conflict and Warfare · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTerrorism, Counterterrorism, and Political Violence
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRadicalizationMisinformationViolent extremismCriminologyPresentation (obstetrics)Political scienceTerrorismPandemicMedia studiesCoronavirus disease 2019 (COVID-19)The InternetSociologyLawComputer scienceMedicineWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

On January 21, 2021, the Canadian Association for Security and Intelligence Studies (CASIS) Vancouver hosted its first digital roundtable event of the year, Radicalization and Violent Extremism in the Era of COVID-19. The presentation was conducted by guest speaker, Dr. Garth Davies, an Associate Professor in the School of Criminology at Simon Fraser University. He is also currently involved in developing data for evaluating programs for countering violent extremism. Dr. Davies’ presentation provided an overview of the changes that society has had to make in adapting to the COVID-19 pandemic and shared some of his research findings on radicalization and violent extremism online during the pandemic. The increase in working remotely and being on the Internet has possibly contributed to a larger dissemination of misinformation leading people to certain extremist sites and forums that may contribute to radicalization. Additionally, Dr. Davies answered questions submitted by the audience, which focused on online radicalization, online platforms used for recruiting by extremist groups, misinformation, and the Incel movement.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil0,187

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,307 · 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.

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

Citations7
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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