The war against terrorism in south east Asia: Singapore's framework of counter-terrorism
Notice bibliographique
Résumé
Many analysts have pointed out that Southeast Asia is the 'Second Front' for terrorist operations after the September 11 incident in 2001. However, terrorism is not a new phenomenon in this region. The September 11, 2001 attacks by Al Qaeda had enormous and unanticipated consequences for the international system; a protracted international conflict has been re-introduced to the world since the end of the Cold War, it also signalled a new type of threat by non-state actors to governments and civilians, and called into doubts regarding the capacities and abilities of the governments, as well as the many accepted security and administrative practices; lastly, the attacks also highlighted that political, economic, social and cultural differences between various regions of the world can be translated into violence (Foreign Affairs, Canada, 2002). When Southeast Asia was named the 'Second Front' by the United States, and with the discovery Jemaah Islamiya in Singapore after the September 11 attacks, governments have noticed that regional cooperation is essential for countering transnational terror cells (Simon, 2003: 1). Interstate cooperation has centered on the Singapore-Malaysia-Indonesia nexus. September 11 has led to a new phase of counter-terrorism campaign in Southeast Asia with two main components: intra-regional cooperation and their collaboration with Western powers, chiefly the United States (Acharya, 2004: 141). Southeast Asian governments have recognised that regional cooperation is essential for countering transnational terrorism. However, interstate cooperation has faces a number of constraints due to the different perspectives and political restrictions of different countries, therefore making it difficult to work out a common response. Nevertheless, Southeast Asian governments have taken important steps to combat terrorism reducing the vulnerability of the region to terrorism (Australian Government, 2004: 61).
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 ».