MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4225985203 · doi:10.1142/s2737436x22500030

Decentralised Terrorism, Religion, and Social Identity

2022· article· en· W4225985203 sur OpenAlexaff
Mukesh Eswaran, Hugh M. Neary

Notice bibliographique

RevueJournal of Economics Management and Religion · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTerrorism, Counterterrorism, and Political Violence
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTerrorismIdentity (music)Altruism (biology)Political sciencePolitical economySocial identity theoryState (computer science)Collective identitySocial psychologySociologyLaw and economicsSocial groupPoliticsLawPsychologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper offers a theory of decentralised, non-state-sponsored terrorism that is characteristic of contemporary reality, and that explains the rise of homegrown terrorism. We argue that the sense of social identity based on religion or shared history is a prime motivator of non-strategic terrorist activities, and we investigate its consequences and implications for defence against terrorism. Terrorist responses to perceived affronts to identity increase with altruism towards in-groups and with endogenous intensity of hate towards out-groups. We show that, while out-group spite is the more essential feature of identity pertinent to decentralised terrorism, the intensity of terrorist actions is magnified by in-group altruism because it plays an important role in overcoming the potential free-riding of terrorists. This makes individual terrorist activities possible without coordination. We use our formulation to provide an alternative explanation for why counterterrorism measures intended to deter and manage terrorism often fail, and frequently can have a backlash effect of actually increasing it. Our results point to the need for Western democracies to reformulate their foreign policies to take account of the role these policies play in instigating and managing contemporary terrorism.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,533
Score d'incertitude au seuil0,577

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,256 · 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'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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Economics Management and ReligionMême sujetTerrorism, Counterterrorism, and Political ViolenceTravaux en français237 207