Comment s’explique la radicalisation violente ?
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
La radicalisation s’est imposée au rang des priorités ces dernières années à l’échelle internationale. Pour autant, ce phénomène reste encore largement incompris, étant par essence subjectif. Alexandre Chevrier-Pelletier et Pablo Madriaza, chercheurs à l’International Centre for the Prevention of Crime (ICPC), basé à Montreal, présentent dans cet article les enseignements majeurs de la revue systématique réalisée par l’ICPC sur la prévention de la radicalisation. Fondée sur l’analyse de 483 documents de recherche en matière de radicalisation islamiste et d’extrême droite, elle vise à identifier des facteurs communs aux trajectoires de radicalisation violente. Les auteurs en concluent que ces études souffrent d’une trop faible prise en compte des contextes locaux, et donc de leurs spécificités, dans l’analyse des facteurs de radicalisation. Remédier à cette lacune est un préalable en vue de concevoir une politique de prévention efficace.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it