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Enregistrement W7008143670

Autism spectrum disorder : understanding and management through countering violent extremism strategies : a thesis presented in fulfilment if the requirements for the degree of Master of Health Science in Psychology at Massey University, New Zealand

2023· dissertation· en· W7008143670 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueMassey Research Online (Massey University) · 2023
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTerrorism, Counterterrorism, and Political Violence
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutismAutism spectrum disorderPerceptionCognitionTheme (computing)Violent extremismNeurodevelopmental disorderPoison controlExpression (computer science)Mental health
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Autism Spectrum Disorder (ASD) is a neurodevelopmental disorder characterised by persistent social and cognitive deficits presenting in adolescent developmental phase. There are three categories of impairment that can occur; language skills, social behaviour, and cognitive functioning, which can lead to atypical interpretations of surrounding environments. Although expression of ASD characteristics varies across individual circumstances, common behaviours identified across the cohort are suggested to influence perceptions of social law and consequences, and susceptibility to radicalisation to violent extremism. Violent extremism (VE) is a global problem that has led countries such as New Zealand, Australia, United Kingdom, and Canada, to develop Counter-Violent Extremism strategies to minimize the impact of VE. The current research explores how these strategies attend to the specific needs and impairments of autistic individuals. Chapter one explores autism and violent extremism and how they may link. Examination is made of the current understandings around autism and how this neurodevelopmental disorder may be linked with expressions of violent extremism. Chapter two provides an account of the chosen methodology of Document Analysis, the analysis processes undertaken and the ethical considerations. Chapter three provides the results of the study, structured by way of themes and sub-themes found across the dataset. The final chapter consists of a discussion regarding each theme and how it corroborates with previous research. This chapter will also explore the strengths and limitations that occurred when implementing this study and outlines any recommendations of future research direction.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0070,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,006

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 Opus0,334
Tête enseignante GPT0,448
Écart entre enseignants0,114 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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