Separatism and Jihadism: Interaction in the Context of Terrorist Activity
Notice bibliographique
Résumé
According to the well-known concept of consequential waves of terrorism, proposed by American researcher David C. Rapoport, since 1979, the world has encountered a wave of religious terrorism. Religiously motivated terrorists are the most dangerous and cruel terrorists who continue to lead the world. All four terrorist groups responsible for 55 per cent of total deaths in 2019 are jihadists (Global Terrorism Index 2020). The Taliban, Boko Haram, ISIL, and Al-Shabaab all fight for the establishment of their own quasi-state entities within the borders of existent sovereign states. This political objective associates the jihadists with another ideological movement – separatist-terrorists – in Rapoport’s model. Despite apparent distinctions in ideological foundations and political agendas, these two movements are similar in their struggle for self-determination within the borders of sovereign states. In this article, we use data from the Global Terrorism Database to compare how these two ideological movements with similar political objectives influence each other in the area of terrorist activity. Having analysed and reviewed information about 3,617 terrorist organisations that committed at least one terrorist attack from 1970 to 2018, we check how jihadist and separatist-terrorist activities were interrelated and how this interrelation manifested itself in different countries.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».