Analysing person-exposure patterns in lone-actor terrorism: Implications for threat assessment and intelligence gathering
Notice bibliographique
Résumé
The lone-actor terrorist population can be extremely heterogenous and difficult to detect. Intelligence is key to countering this threat. This study devises a typology of person-environment interactions which could serve as a framework for intelligence-gathering and risk assessment. We use cluster analysis and a previously-developed Risk Analysis Framework (RAF) to identify relations between three components: propensity, situation and network. The analysis reveals four person-exposure patterns (PEPs): solitary, susceptible, situational and selection. The solitary PEP lacks common indicators of a propensity to pursue terrorist action. What indicators are present may not manifest until late in the offending process. The susceptible PEP suggests a style of interaction whereby cognitive susceptibility, manifesting as mental illness, is a key factor in the emergence of the propensity/motivation to commit a terrorist attack. This configuration typifies cases where radicalisation may occur in a short time span. The situational PEP demonstrates how situational stressors may act as warnings of acceleration towards violent action; the challenge being to capture evidence of these stressors and their effects. Lastly, the selection PEP demonstrates higher frequencies of leakage and antecedent violent behaviours. These offenders may be known to the community or other agencies, suggesting specific opportunities for detection and disruption.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».