Pathway to terrorist behaviors: The role of childhood experiences, personality traits, and ideological motivations in a sample of Iraqi prisoners
Notice bibliographique
Résumé
Radicalization to terrorism is a multifaceted process with no single theory or approach to explain it. Although research has focused on understanding the process, there is still a dearth of studies that examine an empirically driven pathway to terrorism behavior. This study examines a cross-sectional sample of incarcerated men convicted of terrorism in Iraq (N = 160). A questionnaire-guided interview included adverse childhood experiences (ACEs), conduct disorder (CD), antisocial personality disorder (ASPD), religious and political ideology, views about causes of terrorism, and the severity of terrorist acts. Path analysis was employed to examine the relationships between these factors and to identify the model with the best fit. After adjusting for age, employment, and location, results indicated that ACEs positively impacted CD, ASPD, religious guidance, and terrorism attitudes. ASPD positively affected political commitment and terrorism attitudes, but inversely affected current religious commitment. Political commitment inversely influenced terrorism attitudes. Religious commitment positively influenced the prioritization of religion in life, which subsequently impacted terrorism attitudes and behavior severity. Additionally, attitudes toward terrorism directly affected the severity of terrorism behavior. All paths in the final model were statistically significant at p < 0.05. Although these findings may be limited in generalizability due to the unique sample, results support the complex and interdependent nature of childhood and adult experiences on the development of both terrorism attitudes and the severity of terrorism behavior.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».