Notice bibliographique
Résumé
substantial geopolitical, economic, and health burden (Perlman et al., 2011;Rubin et al., 2007).Terrorism is known to invoke feelings of dread and fear among the public, although its specific form can vary depending on region, political climate, and legal context.Terrorism is primarily a criminal act that is politically motivated (Bhui et al., 2016).Research in the field leaped to the forefront following the 9/11 terrorist attacks in 2001.Although terrorism has been linked to a host of socio-economic, political, ideological, psycho-social, and religious factors, no universal terrorist profile has been identified; nor is there a consensus definition for terrorism (Christmann, 2012;Desmarais et al., 2017; McGilloway et al., 2015).Like any human behaviour, the act of terrorism is also influenced by a complex interplay of individual and environmental factors that work gradually over time, culminating into a trigger point.Although the science of risk assessment has allowed mental health professionals to make informed predictions about the risk of future violence, predicting radicalization to terrorism remains a challenge.Notwithstanding, many legal jurisdictions call on the expertise of psychiatrists, particularly forensic psychiatrists, to evaluate individuals involved in terrorism, likely due to the perception that terrorism is underpinned by mental health issues.Therefore, it is imperative that the psychiatric evaluation of those involved in terrorism be supported by a thorough understanding of the psycho-social, socio-demographic, cultural, medicolegal, and ethical aspects of terrorism.This is particularly important in situations where no specific training is provided on the evaluation of those involved in terrorism, for instance, as part of a forensic psychiatry fellowship program.This issue of the International Journal of Risk and Recovery presents three of four papers that delve into key issues on the categorization of terrorism, psychiatric assessment of individuals involved in terrorism, ethical issues in the
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».