Violent radicalization during the COVID-19 pandemic: at the intersection of gender, conspiracy theories and psychological distress
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic continues to pose a threat to health, economic stability and collective functioning. The related upsurge in psychological distress has fuelled the emergence of conspiracy theories regarding the origins of the virus. Worldwide, there is mounting evidence that these narratives have increased stigma and discrimination against diverse ethnic, age and occupational groups. However, the role of gender in the dynamics weaving together psychological distress, conspiracy theories and legitimation of violence toward other groups is still unknown. This paper addresses this knowledge gap, analysing a Canadian interprovincial survey conducted in November 2020. In total, 6003 individuals aged 18-35 years residing in large Canadian cities responded to an online survey administered in English and French between October 16 and November 17, 2020. A total of 4928 individuals with complete data on support for violent radicalization (VR), psychological distress, and endorsement of COVID-19 conspiracy theories were included in the analysis. This study indicates that for young Canadian adults, gender, endorsement of COVID-19 conspiracy theories and psychological distress, as measured by the Hopkins Symptom Checklist-25 (HSCL-25), have an interaction effect on support for VR, as measured by both the Sympathy for Violent Radicalization Scale (SyfoR) and the Radicalism Intention Scale (RIS) (both p-values <.001). While the magnitude of the association between support for VR and endorsement of COVID-19 conspiracy theories is greatest among individuals with scores of psychological distress above the clinical cut-off, there is a significant association between scores on support for VR and endorsement of COVID-19 conspiracy theories in both women and men, both above and below the psychological distress cut-off of the HSCL-25. Effective strategies to mitigate the relationship between violent radicalization and pandemic-related psychological distress must explicitly address gender differences in expression and management of psychological distress.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».