Systematic Review on the Outcomes of Primary and Secondary Prevention Programs in the Field of Violent Radicalization
Notice bibliographique
Résumé
Since 2001, attacks attributed to extremist movements or “lone actors” have intensified and spread around the world, prompting governments to invest significant sums of money into preventing violent radicalization. Nonetheless, knowledge regarding best practices for prevention remains disparate, and the effectiveness of current practices is not clearly established. Consequently, we conducted a systematic review on the outcomes of primary and secondary prevention programs in the field of violent radicalization. Of the 11,836 documents generated, 33 studies published between 2009 and 2019 were eligible for inclusion as they comprised an empirical (quantitative or qualitative) evaluation of a prevention initiative using primary data. The majority of these studies evaluated programs targeting violent Islamist or “general” radicalization. Negative or iatrogenic effects mostly stemmed from programs aimed at specific ethnic or religious groups or focusing on surveillance and monitoring. Positive effects were noted in programs aimed at improving potential protective factors against violent radicalization. However, the reviewed studies had numerous limitations (i.e., weak experimental designs, small/biased samples, unclear definitions, incomplete methodological sections, and conflicts of interests) that hinder one’s confidence in their conclusions. Also, many studies lacked a logic model, failed to differentiate between intermediate and final outcomes, and often did not assess for negative outcomes. Encouragingly, however, some of the most methodologically sound studies contained results attesting to the effectiveness of improving protective factors against violent radicalization.
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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 | 0,016 | 0,093 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».