Notice bibliographique
Résumé
Abstract Prison radicalization poses a significant and evolving threat in Bangladesh's correctional facilities. This research article delves into the conditions fostering radicalization, including corruption, overcrowding, violence, and the lack of essential amenities. Drawing on extensive analysis of secondary data and expert interviews, this article argues that these conducive conditions have transformed Bangladeshi prisons into breeding grounds for radical ideologies, allowing militants to establish networks and plan attacks within and beyond prison confines. This article also points out the transformation of prisoners, even those with minimal radical tendencies, into militant leaders, along with the shift of non‐radical individuals toward extremism. Moreover, it underscores the lack of de‐radicalization programs within the current prison system as a crucial gap in countering this escalating issue. Furthermore, the research identifies societal denial, limited post‐release opportunities, and mistreatment by security forces as factors exacerbating radicalization post‐incarceration. As such, this study emphasizes the urgent need for comprehensive strategies to address prison radicalization. Related Articles Awan, Imran. 2012. “‘I Am a Muslim Not an Extremist’: How the Prevent Strategy Has Constructed a ‘Suspect’ Community.” Politics & Policy 40(6): 1158–85. https://doi.org/10.1111/j.1747‐1346.2012.00397.x . Heinmiller, B. Timothy, Matthew A. Hennigar, and Sandra Kopec. 2017. “Degenerative Politics and Youth Criminal Justice Policy in Canada.” Politics & Policy 45(3): 406–31. https://doi.org/10.1111/polp.12204 . Spalek, Basia. 2010. “Community Policing, Trust, and Muslim Communities in Relation to ‘New Terrorism.’” Politics & Policy 38(4): 789–815. https://doi.org/10.1111/j.1747‐1346.2010.00258.x .
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».