Quantitative Analysis of Factors of Terrorist Activities: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Since the beginning of the 21st century, the number of empirical studies devoted to the analysis of factors influencing the risks of terrorist activity has grown significantly. At the same time, assessments of the influence of individual factors may differ in various studies, due to which there is a need for a generalizing work that will consider the key results of the studies. The last generalizing works were published in English in 2011. Since then, a large number of works have appeared that clarify the influence of various determinants of terrorism. This study presents an analysis of the results of quantitative studies of factors influencing terrorist activity. As part of the study, 75 papers published in 2011–2022 have been analyzed. The most widely studied determinants of terrorism can be divided into three groups: political, social and economic. A total of 53 factors were identified, the statistical significance of which was demonstrated in at least two studies. Studies of the factors of terrorist destabilization of the last ten years have yielded the following main results. They have shown that countries with a hybrid political regime (anocracy), in a state of internal or external conflict, with a weak central government (for example, “fragile” or “failed” states), with an intermediate level of socio-economic development (i.e. with intermediate levels of GDP per capita, urbanization and education) have the greatest risks of terrorist destabilization, although in recent years the zone of greatest risk of terrorist activity has shifted somewhat towards the socio-economically least developed countries. In addition, these states are characterized by low rates of economic growth, high inflation, large amounts of foreign financial aid, high levels of inequality, a fairly large population, pronounced discrimination against minorities, as well as high levels of repression and terrorist activity in previous years.
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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 | 0,006 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».