Misogynistic Extremism: A Growing Threat to Women Everywhere
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Misogynistic extremism has evolved from fringe hostility into a coordinated, transnational ideology that threatens women’s rights, democratic institutions, and public safety worldwide. Fueled by algorithm-driven radicalisation pipelines, unregulated digital platforms, and systemic institutional gaps, this phenomenon now drives real-world violence at alarming levels. From the Toronto incel-inspired machete attack to the Bondi Junction stabbings, mounting evidence links online misogyny to extremist terrorism (BBC, 2023; BBC, 2024). This article examines the ideological, sociocultural, psychological, and geopolitical dimensions of misogynistic extremism. It argues that recognising misogyny as both a public health crisis and a national security threat is critical to dismantling radicalisation pathways, enforcing platform accountability, and protecting women’s rights globally. Key Insights Digital ecosystems accelerate radicalisation: A University College London study found that TikTok’s recommendation algorithm increased exposure to misogynistic content by 400% within five days for users engaging with masculinity-related themes The Guardian, 2024). Hybrid extremist pipelines: RAND research shows misogyny frequently intersects with far-right, antisemitic, and white supremacist movements, increasing both recruitment speed and violence (Williams et al., 2022). Economic and societal costs: The World Bank (2023) estimates that gender-based violence costs the global economy $1.5 trillion annually, underscoring the far-reaching consequences of digital hate and offline violence. National security implications: The UN Office for Counter-Terrorism now recognises gender-based hatred as a radicalisation vector requiring integration into global counterterrorism frameworks (United Nations, 2023). Why This Matters Unchecked misogynistic extremism destabilises more than individual safety — it erodes democratic participation, fractures civic trust, and deepens social polarisation. Research from the OECD (2024) warns that sustained online gender-based hate reduces women’s political engagement, accelerates democratic backsliding, and fosters authoritarian sentiment globally. By failing to integrate misogyny into security strategies, governments risk leaving entire populations vulnerable to ideologically motivated attacks while allowing harmful narratives to proliferate unchecked. Call to Action Addressing misogynistic extremism requires coordinated reforms across legislation, technology regulation, education, and global security policy. Suggested priorities include: Classifying misogyny-driven attacks as terrorism when ideological intent is clear Mandating algorithmic transparency and platform accountability Embedding digital literacy, empathy, and gender-awareness training into education Equipping law enforcement with specialist units to identify gendered radicalisation pathways Involving survivors and grassroots organisations in shaping effective policy responses Without decisive action, misogynistic extremism will continue undermining equality, accelerating democratic erosion, and deepening global insecurity. More Resources For further research, strategies, and practical insights on women’s safety and the prevention of gender-based violence, visit: https://womens-safety.com
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 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 | 0,003 | 0,008 |
| 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 | 0,007 | 0,007 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 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; 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 ».