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Enregistrement W4395111478 · doi:10.3917/psca.078.0005

Ontario - Canada : Existe-t-il un lien entre la santé mentale et l’extrémisme violent ? Une revue de la littérature sur la relation entre la santé mentale et la radicalisation

2019· article· fr· W4395111478 sur OpenAlexaboutno aff
Yevhen Pityk, Adrien Tempier, Raymond Tempier

Notice bibliographique

RevuePsy Cause · 2019
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTerrorism, Counterterrorism, and Political Violence
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Contexte : le lien entre maladie mentale et radicalisation n’a pas encore été établi et peu d’études ont examiné ce lien. Certaines études suggèrent que la maladie mentale peut prédisposer les individus à développer des croyances extrémistes et des comportements violents, d’autres études suggèrent le contraire. Cela soulève deux questions fondamentales : 1) Existe-t-il un lien entre santé mentale et extrémisme violent ? 2) Qui commet ce type d’actes violents ? Les auteurs explorent ici les facteurs qui prédisposent les individus à développer des conceptions extrémistes avec un accent particulier sur les combattants islamiques et s’il existe un lien avec la maladie mentale dans ces groupes. Méthode : les auteurs ont procédé à une revue de la littérature sur la relation entre maladie mentale et radicalisation violente pour dégager un consensus sur ce sujet. Ils ont effectué des recherches documentaires sur le site web du Centre national d’information sur la biotechnologie, en utilisant les mots clés « violent extremism » (extrémisme violent) et (santé mentale). Résultat : la recherche électronique a proposé 38 articles, et seulement 12 remplissaient les critères de sélection. Ces articles ont exploré les problèmes de maladie mentale et de radicalisation violente. Ces études ont mis en évidence trois conclusions principales : 1) Il n’y a pas de lien entre maladie mentale et radicalisation violente, une telle radicalisation peut même servir de facteur de protection contre dépression et symptômes d’anxiété ; 2) Le comportement antisocial, la délinquance, une faible estime de soi sont parmi les facteurs contributifs ; 3) Il existe de nombreux parallèles entre les individus qui se livrent à des violences à caractère religieux ou politique et les meurtriers de masse ou « loup solitaire ». Conclusion : il est nécessaire de poursuivre les recherches sur la radicalisation et la maladie mentale pour élaborer des stratégies efficaces de prévention de la menace sécuritaire et empêcher des personnes en difficulté de commettre de tels actes extrémistes ou terroristes violents. Les comportements agressifs et impulsifs, les traits narcissiques et antisociaux, la faible estime de soi et une vision du monde plutôt schizoïde semblent être associés à la radicalisation violente.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,090
Score d'incertitude au seuil0,652

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,008
Études des sciences et des technologies0,0080,004
Communication savante0,0060,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,001

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,277 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
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