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Record W4394889496 · doi:10.1515/9782763755397

Djihadisme, radicalisation et islamophobie en débats

2021· book· fr· W4394889496 on OpenAlexaboutno aff
Khadiyatoulah Fall

Bibliographic record

Venuenot available
Typebook
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicMulticulturalism, Politics, Migration, Gender
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsGeography

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les recherches sur les phénomènes de radicalisation islamique qui furent très actives entre 2015 et 2020 donnent l’impression de s’essouffler. La littérature sur la radicalisation islamique devient moins abondante. En effet, les revers militaires que l’État islamique (EI) a connus et, par ricochet, l’affaiblissement de sa capacité de nuisance et de mobilisation en Occident ont conduit un certain nombre de chercheurs à se détourner de cette question de recherche. Il demeure cependant que la menace jihadiste existe toujours, en dépit du déclin de l’État islamique et de son démantèlement. Pour preuves, les attentats qui ont eu lieu en France et en Suisse ces deux dernières années. C’est en considérant cette récente réalité que nous avons décidé de réunir dans cet ouvrage les communications présentées lors d’un colloque international et multidisciplinaire sous le titre « La radicalisation dans tous ses états », organisé en 2018 par la Chaire d’enseignement et de recherche interethniques et interculturels (CERII) de l’Université du Québec à Chicoutimi et le Centre de recherche Cultures-Arts-Sociétés (CELAT). Force est de constater que, trois ans après cette rencontre scientifique, le sujet est toujours d’actualité et mérite de continuer à faire l’objet d’une réflexion à la fois empirique et théorique. Bien que les articles aient été, en grande majorité, écrits avant le déclin de l’État islamique, ils conservent néanmoins leur pertinence. Loin d’être dépassés, ils sont toujours d’actualité et contribuent même à donner une « perspective heuristique » aux phénomènes de violence islamique, trop souvent tributaires d’analyses réalisées à chaud. La publication de ce livre a été rendue possible grâce aux soutiens financiers du Conseil de recherches en sciences humaines et sociales du Canada (CRSH), du CELAT, de la CERII et du Décanat de la recherche et de la création de l’Université du Québec à Chicoutimi Ont collaboré à cet ouvrage Mouloud Haddad, Myriam Benraad, Khadiyatoulah Fall, Mouhamed Abdallah Ly, Mohamed Cherif Ferjani, Mounia Ait Kabboura, Sami Zegnani, Mohamed Ali Adraoui, Haoues Seniguer, Elyamine Settoul, Moussa Khédimellah, Samir Amghar.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: Other
Teacher disagreement score0.040
Threshold uncertainty score0.080

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0090.018
Scholarly communication0.0050.003
Open science0.0000.003
Research integrity0.0010.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0090.001

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.

Opus teacher head0.165
GPT teacher head0.421
Teacher spread0.256 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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".

Quick stats

Citations0
Published2021
Admission routes1
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