The “origins” of Preventing/Countering Violent Extremism: a critical reinterpretation
Notice bibliographique
Résumé
This article addresses a void in the history of Preventing/Countering Violent Extremism (P/CVE), whose origins are typically associated with “Islamist homegrown terrorism” in Europe circa 2005. Drawing on genealogical analysis and ethnographic fieldwork, I examine three cases from P/CVE’s pre-history: (1) Dutch security reports beginning in the 1990s conceiving of a “radicalisation process” and multisector prevention; (2) early models in the US depicting the stages of “radicalisation”; and (3) “pre-crime” interventions in Muslim-majority countries that employ similar concepts. I argue that these cases, which have no recorded connection to each other, provide the template for the anticipatory and therapeutic “all-of-society” counter-terrorism approach embodied in P/CVE. I thus challenge the perception that P/CVE originated as a spontaneous and necessary reaction to the “homegrown” incidents in Europe. My investigation raises new questions over P/CVE’s Islamophobic legacy as well as how P/CVE’s turn towards viewing the targets of counter-terrorism as beneficiaries rather than adversaries, as indicated in its pre-history, buoyed the international growth of the field and its expansion across different “types” of violent extremism. The antecedents I explore also call attention towards P/CVE having a sociopolitical function that extends beyond public safety towards suppressing anticipated threats to western sociopolitical orders.
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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 | 0,010 |
| 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 | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».