How can institutions better support researchers? The case of extremism and terrorism research
Notice bibliographique
Résumé
Research in certain fields of study may carry emotional and safety-related risks. For example, scholars in the field of extremism and terrorism often navigate potentially uncomfortable or unsafe environments, face an emotional toll when exposed to extreme ideologies or risk facing backlash from extremists, either during the research process or after the publication of their findings or media appearances. However, support provided for them tends to be limited, often due to the lack of institutional awareness of the risks inherent in researching potentially dangerous populations. Drawing on 13 interviews with directors and coordinators of research institutions that have developed guidelines and protocols to protect researchers, as well as 7 internal documents produced by these institutions, this article examines institutional practices for preventing, mitigating and responding to harm, threats and harassment of researchers. The findings emphasize the role of institutions in establishing a safe organizational culture, implementing safety tools and protocols and considering the intersectional nature of risks and challenges.
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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 | 0,216 | 0,248 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,040 | 0,110 |
| Communication savante | 0,072 | 0,080 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,052 |
| Intégrité de la recherche | 0,039 | 0,033 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,003 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».