Une stratégie de prévention de la radicalisation violente des jeunes
Bibliographic record
Abstract
Dans cet article, nous commentons les résultats d’une enquête menée dans le cadre du projet Stresaviora. Ce projet a été mis en œuvre pour offrir un coup de pouce à des jeunes vulnérables, de sorte qu’ils soient de taille à lutter contre la radicalisation violente. Il présente trois approches pertinentes, permettant d’observer la radicalisation depuis un point de vue renouvelé. De plus, il analyse des pratiques prometteuses évaluées (inter) nationalement pour empêcher la radicalisation. Enfin, le projet a permis de faire des recommandations concrètes qui ont contribué au développement des outils de résilience Bounce pour les jeunes, leur environnement social et les acteurs de terrain. Il ressort des résultats de cette enquête que la méthode doit être intégrale et intégrée et doit se concentrer sur l’approche positive des jeunes, dans laquelle les motivations positives qui jouent un rôle dans leur vie doivent être utilisées et augmentées.
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 | 0.016 | 0.022 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.002 |
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".