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Enregistrement W4404219629 · doi:10.1007/978-3-031-71996-7_1

Religiously Inspired Violent Radicalisation in Southern Europe: Why It Is Not Emerging

2024· book-chapter· en· W4404219629 sur OpenAlexaff
Tina Magazzini, Marina Eleftheriadou, Anna Triandafyllidou

Notice bibliographique

RevueRethinking political violence · 2024
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTerrorism, Counterterrorism, and Political Violence
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceCriminologyGeographyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Following 9/11 and the terrorist attacks in western Europe over the past two decades, research on religiously inspired or attributed violent radicalisation has grown into a field of study that has developed a broad and sophisticated range of explanations, theories, and categorisations about violent attacks that are either claimed by groups linked to Islamist ideologies or individuals inspired by them. Within this field, measuring the impact of programmes designed to prevent and counter violent extremism (P/CVE) has attracted increasing interest. While significant research in this field exists in countries that have suffered the most symbolic and mediatised attacks, there is less research being conducted on countries hosting significant Muslim communities of recent arrival such as Italy, Greece, and Spain where there have either been no or very few religiously inspired violent attacks (Italy and Greece) or where such attacks have not triggered the same securitised response (Spain) as elsewhere. Bringing together the three country studies presented in this book—as well as our desk research and contribution to those—this chapter introduces the rationale for this southern European comparative analysis, presents our methodology, and outlines the contents of the chapters that follow.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,862
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,002

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,275 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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