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Enregistrement W3197517621 · doi:10.5038/1944-0472.14.3.1934

The Validity of the Assessment and Treatment of Radicalization Scale: A Psychometric Instrument for Measuring Severity of Extremist Muslim Beliefs

2021· article· en· W3197517621 sur OpenAlexaffabout
Y Karimi, Adarsh Kholi, Anni Hesselink, Johan Prinsloo, Stella Bhawanie, José Manuel Andreu Rodríguez, Adekunle G. Ahmed, Wagdy Loza

Notice bibliographique

RevueJournal of Strategic Security · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTerrorism, Counterterrorism, and Political Violence
Établissements canadiensQueen's UniversityCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRadicalizationScale (ratio)Reliability (semiconductor)PsychologyTerrorismDiversity (politics)Political scienceSocial psychologyGeographyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Assessment and Treatment of Radicalization Scale (ATRS) is designed to quantitatively measure Muslim extremists’ ideologies regarding risk areas that are reported in the literature. Utilizing the scale, in this study, using a convenience sample of 1769 from 10 countries (Australia, Canada, Egypt, India, Iran, Iraq, Nigeria, Pakistan, Spain, and South Africa) responded to the ATRS. Results supported previous findings about the reliability and validity of the Assessment and Treatment of Radicalization Scale (ATRS, formerly known as Belief Diversity Scale BDS, Loza, 2007) for assessing Muslim extremists. Suggested cut off scores to use for identifying possible extremists are provided.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,125
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,238 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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