Devenir jihadiste à l'ère numérique : une approche processuelle et situationnelle de l'engagement jihadiste au regard du Web
Bibliographic record
Abstract
Les individus peuvent-ils véritablement verser dans la militance clandestine violente sous l’influence des réseaux numériques? Au cours de la dernière décennie, le cyberespace a en effet été caractérisé par la prolifération des cybercontenus défendant l’engagement clandestin violent comme une avenue d’action légitime. Le mouvement jihadiste et ses acteurs ne constituent à cet égard pas une exception dans l’utilisation des réseaux numériques à des fins de mobilisation militante. C’est à cette forme de militance particulière qu’est consacrée la présente thèse. Notre thèse vise plus spécifiquement à explorer la problématique du rôle des espaces numériques dans les phénomènes d’engagement jihadiste contemporains. Elle a pour ambition de clarifier, tant d’un point de vue théorique que d’un point de vue empirique, les mécanismes complexes qui conduisent certains individus à s’engager dans ces formes radicalisées d’activisme, en interrogeant l’empreinte des environnements numériques dans ces comportements sociologiquement déviants. Mobilisant une architecture théorique inspirée par la théorie de l’action situationnelle (TAS), nous appréhendons l’entrée dans la militance jihadiste dans une perspective processuelle et situationnelle. À partir d’une enquête de terrain réalisée dans trois pays — Canada, Belgique et France —, notre thèse mobilise l’outil biographique ou plutôt le récit de vie, comme un instrument méthodologique permettant d’appréhender les douze trajectoires individuelles observées. Au final, notre thèse conduit à nuancer le rôle des espaces numériques vis-à-vis des trajectoires d’engagement dans le jihadisme. Dans une vaste majorité des cas, l’Internet ne constitue qu’un outil de renforcement des croyances et de construction des justifications morales entourant l’engagement des individus dans l’activisme jihadiste. Dans un nombre de cas plus restreint, le cyberespace joue néanmoins un rôle crucial comme contexte d’exposition initial à l’univers militant. En conclusion, il semble impossible de conclure que l’engagement dans le militantisme clandestin puisse s’opérer par la simple exposition d’un individu à des espaces numériques validant cette avenue d’action. La prise en considération des influences environnementales et du contexte cognitif dans lequel se trouvent les individus apparaît une considération indispensable pour faire sens du poids que les environnements numériques font peser, de manière différenciée, sur les trajectoires d’engagement dans le jihadisme. Mots clés : jihadisme, engagement clandestin, Internet, environnements numériques, radicalisation.
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 | 0.009 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.031 |
| Scholarly communication | 0.019 | 0.018 |
| Open science | 0.002 | 0.010 |
| Research integrity | 0.004 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".