Citizens, Extremists, Terrorists: Comparing Radicalized Individuals with the General Population
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Empirical research on terrorism has tended to overlook the heterogeneity of the radicalized population, and how, in its heterogeneity, it differs from the general population. This study first asks how radicalized individuals, irrespective of the activities they participated in during their trajectory, differ from the general population. It then divides radicalized individuals into those who use terrorist violence, and those who do not, asking whether the aforementioned distinctions present differently. Using the (Non-) Involvement in Terrorist Violence (NITV) dataset, variables for which general-population comparisons are feasible are presented and contextualized. Compared to the general population, radicalized individuals are disproportionately male, tend to lack perceived political representation, are more likely to be unemployed, have suffered adverse childhood experiences, and have communicated a desire to hurt others. They are also more likely to have violent criminal antecedents. Although radicalized individuals are no more likely to suffer from mental illness than the general population, radicalized individuals who are so afflicted tend to suffer several specific illnesses at slightly above-average rates. If efforts to prevent citizens from becoming extremists, and extremists from turning to terrorist violence, incorporate specific, rather than general, interventions, it is likely that they will produce more robust results.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle