Notice bibliographique
Résumé
The world is bedevilled by terrorism. Of the most recent treats and challenges that the world faces there seem to be none bigger than terrorism. There is hardly a week that passes when you do not hear of terrorist attacks in one place of the order. Terrorist attacks have been perpetuated in places like Syria, Iraq, Afghanistan, Nigeria, Somalia, Yemen, and Pakistan, the United States, Britain, Canada, France, Italy and so forth. The effects and impact of terrorism are incalculable. Thousands of lives and properties have been lost to terrorism. If terrorism is not mitigated or stopped it has the capacity to plunge the world into a new dark age. The paper examines the reality, effects, and causes of terrorism. It uses critical analytic and evaluative methods to examine terrorism from the lens of moral cosmopolitanism. The paper proposes that the idea of moral cosmopolitanism that affirms the common humanity of all humans and obligates each human to come to the help of others, even strangers can help to combat global terrorism. The paper finds that there is need to educate, conscientize, and persuade global terrorists with the value of moral cosmopolitanism. If this can be done it will greatly help in mitigating global terrorist attacks.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,041 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».