An Analysis of Terrorist Attacks on Soft and Hard Targets in the Period 2000-2019
Notice bibliographique
Résumé
With the aim of characterising the evolution of the phenomenon of terrorist attacks in the 20 years since 9/11, this paper conducts a broad analysis of terrorist events from 2000 to 2019, based on information made available by the Global Terrorism Database (GTD). The first part of the document illustrates the evolution of terrorist attacks worldwide, while the second part focuses on the type of targets favoured by terrorists. As a key result of the analysis, it will be shown that in recent years many attacks have been directed against simple public and private buildings, targeting and killing individuals, typically civilians. These types of targets have been referred to in the literature as soft targets, as opposed to the term hard targets or hardened structures, government, military, police and intelligence buildings and sites. In the work, specific definitions of soft target and hard target related to GTD information fields are proposed and evaluated over the period 2000-2019. Furthermore, detailed items of the terrorist targets, such as houses, schools, universities, restaurants, theatres etc., were considered and analysed. The evidence obtained provides an up-to-date view of terrorists' recent approaches to selecting targets and conducting attacks. The understanding of the evolution of these approaches can allow for better organisation of future prevention and protection of potential soft and hard targets.
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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 | 0,000 |
| 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 ».