Incel Ideology and Terrorism: Policy Responses, Organizational Deradicalization Approaches and Online Self-Deradicalization
Notice bibliographique
Résumé
This dissertation examines the emergence, recognition, and response to incel violence through three interconnected studies that traces the evolution of terrorism policy from initial threat identification through intervention development to self-deradicalization processes. Using incel violence in Canada as a case study, the research addresses fundamental questions about how societies adapt their institutional responses to novel forms of domestic terrorism while revealing significant gaps in understanding and capacity to address online extremist movements. The research employs a mixed-methods approach across three distinct but complementary studies. Study 1 utilizes theory-building process tracing to examine how Canadian officials learned to recognize and prosecute incel violence as terrorism following two attacks in Toronto. Study 2 conducts a systematic review using the PICO framework to identify and evaluate deradicalization programs specifically designed to address incel extremism. Study 3 employs fuzzy-set Qualitative Comparative Analysis (fsQCA) to examine pathways through which individuals exit incel ideology without formal intervention, analyzing survey data from 137 participants recruited from Reddit communities. Collectively, the studies illustrate both the adaptability and limitations of existing counterterrorism infrastructure when confronted with novel threats. While legal and policy frameworks demonstrated capacity for evolution through learning processes, organizational and intervention systems showed significant gaps that leave individuals dependent on informal support networks and self-directed change processes. The research reveals the centrality of online spaces in contemporary extremism and deradicalization, suggesting that effective responses must leverage digital platforms for intervention rather than simply viewing them as places for radicalization.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».