Adverse childhood experiences, education, and involvement in terrorist violence: Examining mediation and moderation
Notice bibliographique
Résumé
Most perpetrators of terrorist violence have had some level of post-secondary school education, with many enrolled in education at the time of their attacks. Exploring this premise in the context of prevention, this article draws from data gathered on a purposive sample (N = 206) of radicalized individuals from Europe and North America, half of whom became involved in terrorist violence at the end of their radicalization trajectories. Through a lens of educational participation, we propose novel, non-linear frameworks for understanding radicalization outcomes. To do so, two factors are explored that uniquely intersect when an individual enters a school setting: Adverse childhood experiences (ACE) and the human capital provided by education. As hypothesized, exposure to ACE was found to be associated with radicalization trajectories culminating in terrorist violence at the bivariate level (OR = 2.08). Consistent with the developmental-assets framework, it was further hypothesized that this relationship would be mediated by enrollment in education; however, results did not support this hypothesis. Instead, consistent with resiliency-based models, it was found that the relationship between ACE and involvement in terrorist violence was significant for those who abandoned education during radicalization (OR = 2.07). As well as contributing to theoretical models of radicalization to terrorist violence, identifying the furtherance of education as a moderator of risk may signal an important preventative strategy for violent extremism. Keeping enrolled students engaged in their programs, even if only nominally, may also forego the need for educators to engage in potentially controversial practices such as alerting the authorities to students who display signs of radicalization.
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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 | 0,007 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».