Quitter la violence islamique. Retour sur le phénomène de désaffiliation djihadiste
Bibliographic record
Abstract
Cet article entend identifier ce qui a poussé des personnes à quitter la violence islamique. Parce que la désaffiliation relève d’un processus, il ne s’agit pas d’identifier l’élément déclencheur mais plutôt les différentes variables imbriquées dans une « équation de la désaffiliation ». Les raisons de sortie seraient le produit d’un « désenchantement jihadiste » consécutif à un désajustement entre les aspirations individuelles et leurs possibilités de réalisation au sein des mouvements jihadistes : d’abord, un fossé se creuse entre aspiration personnelle et injonctions de l’organisation, puis la satisfaction personnelle retirée de l’engagement diminue, menant ainsi à une défection. Au regard de premiers témoignages de « repentis » jihadistes français et belges, notre hypothèse est que ce sont ces premiers doutes et remises en question quant à l’engagement qui doivent être analysés comme les déclencheurs de la désaffiliation. La prise de conscience de l’individu que quelque chose ne lui convient plus dans son engagement violent peut trouver ainsi son origine dans un sentiment de décalage avec les valeurs et l’environnement jihadistes, dans des contingences politiques et/ou idéologiques, des conditions de vie, une réflexion personnelle, ou encore dans des contingences extérieures au groupe, liées par exemple à des pressions communautaires mal vécues.
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.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
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 itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".