hotchpotch/wikipedia-multilingual-ir-pairs huggingface dataset:
إنصاف (التعلم الآلي) معايير العدالة الجماعية
معدل خطأ سلبي كاذب، ويشار إليه أيضًا باسم تكافؤ الفرص. يفي المصنف بهذا التعريف إذا كان للموضوعات في المجموعات المحمية وغير المحمية معدل FNR متساوٍ. وهذا إذا تم استيفاء الصيغة التالية:
رياضيا، إذا كان المصنف لديه FNR متساوي لكلا المجموعتين، فسيكون لديه أيضًا TPR متساوي، مما يلبي الصيغة:
الاحتمالات المتساوية ‏، والتي يشار إليها أيضًا باسم مساواة دقة الإجراء الشرطي والمعاملة غير المتجانسة. يفي المصنف بهذا التعريف إذا كان لدى الكائنات في المجموعات المحمية وغير المحمية TPR متساوٍ وFPR متساوٍ، مما يلبي الصيغة:
المساواة في الدقة الشاملة. يلبي المصنف هذا التعريف إذا كان للموضوع في المجموعتين المحمية وغير المحمية دقة تنبؤ متساوية، أي احتمال تعيين موضوع من فئة واحدة له. وهذا إذا كان يلبي الصيغة التالية:
هذه التعريفات مبنية على النتيجة الفعلية  والنتيجة الاحتمالية المتوقعة .
إنصاف (التعلم الآلي) معايير العدالة الجماعية
عدالة الاختبار، والمعروفة أيضًا باسم المعايرة أو مطابقة الترددات الشرطية. يفي المصنف بهذا التعريف إذا كان لدى الأفراد نفس درجة الاحتمالية المتوقعة  لديهم نفس احتمالية التصنيف في الفئة الإيجابية عندما ينتمون إلى المجموعة المحمية أو غير المحمية:
معايرة البئر هي امتداد للتعريف السابق. تنص على أنه عندما يكون لدى الأفراد داخل المجموعة المحمية أو خارجها نفس درجة الاحتمالية المتوقعة  يجب أن يكون لديهم نفس احتمالية تصنيفهم في الفئة الإيجابية، ويجب أن يكون هذا الاحتمال مساويًا لـ  :
التوازن للفئة الإيجابية. يفي المصنف بهذا التعريف إذا كان لدى الأشخاص الذين يشكلون الفئة الإيجابية من كل من المجموعتين المحمية وغير المحمية متوسط درجات احتمالية متوقعة متساوية . وهذا يعني أن القيمة المتوقعة لدرجة الاحتمالية للمجموعات المحمية وغير المحمية ذات النتيجة الفعلية الإيجابية  هو نفسه، ويلبي الصيغة:
إنصاف (التعلم الآلي) معايير العدالة الجماعية
التوازن للفئة السلبية. يفي المصنف بهذا التعريف إذا كان للموضوعات التي تشكل الفئة السلبية من كل من المجموعتين المحمية وغير المحمية متوسط درجات احتمالية متوقعة متساوية . وهذا يعني أن القيمة المتوقعة لدرجة الاحتمالية للمجموعات المحمية وغير المحمية ذات النتيجة الفعلية السلبية  هو نفسه، ويلبي الصيغة:
فيما يتعلق بمصفوفات الارتباك، فإن الاستقلال والفصل والكفاية تتطلب أن لا يكون للكميات المذكورة أدناه اختلافات ذات دلالة إحصائية عبر الخصائص الحساسة.
مفهوم الارتباك المتساوي والعدالة يتطلب الأمر أن يكون لمصفوفة الارتباك لنظام قرار معين نفس التوزيع عند حسابها طبقيًا على جميع الخصائص الحساسة.
وقد اقترح بعض العلماء تعريف العدالة الخوارزمية من حيث دالة الرعاية الاجتماعية. يزعمون أن استخدام دالة الرعاية الاجتماعية يمكّن مصمم الخوارزمية من مراعاة العدالة والدقة التنبؤية من حيث فوائدها للأشخاص المتأثرين بالخوارزمية. كما يسمح للمصمم بالموازنة بين الكفاءة والإنصاف بطريقة مبدئية. صرح سيندهيل موليناثان ‏ أن مصممي الخوارزميات يجب أن يستخدموا وظائف الرعاية الاجتماعية للتعرف على المكاسب المطلقة للمجموعات المحرومة. على سبيل المثال، وجدت إحدى الدراسات أن استخدام خوارزمية صنع القرار في الاحتجاز قبل المحاكمة بدلاً من الحكم البشري المحض أدى إلى تقليل معدلات الاحتجاز للسود والأسبان والأقليات العرقية بشكل عام، حتى مع الحفاظ على معدل الجريمة ثابتًا.
إنصاف (التعلم الآلي) معايير العدالة الفردية
إن التمييز المهم بين تعريفات العدالة هو التمييز بين المفاهيم الجماعية والفردية. بشكل عام، بينما تُقارن معايير الإنصاف الجماعي الكميات على مستوى المجموعة، والتي تُحدد عادةً بخصائص حساسة (مثل الجنس، والعرق، والعمر، إلخ)، تُقارن المعايير الفردية الأفراد. باختصار، تتبع معايير الإنصاف الفردي مبدأ "أن يُعامل الأفراد المتشابهون معاملةً مماثلة".
هناك نهج بديهي للغاية للعدالة، والذي يُطلق عليه عادةً اسم العدالة من خلال عدم الوعي (FTU)، أو العمى، والذي ينص على عدم استخدام الميزات الحساسة بشكل صريح عند اتخاذ القرارات (الآلية). وهذا في الواقع مفهوم للعدالة الفردية، حيث أن فردين يختلفان فقط في قيمة سماتهما الحساسة سوف يحصلان على نفس النتيجة.
إنصاف (التعلم الآلي) معايير العدالة الفردية
ومع ذلك، بشكل عام، تواجه وحدة التقييم الذاتي (FTU) العديد من العيوب، أهمها أنها لا تأخذ في الاعتبار الارتباطات المحتملة بين السمات الحساسة والسمات غير الحساسة المستخدمة في عملية صنع القرار. على سبيل المثال، يمكن لوكيل ذي نية (خبيثة) للتمييز على أساس الجنس أن يُدخل في النموذج متغيرًا بديلًا للجنس (أي متغير مرتبط ارتباطًا وثيقًا بالجنس) ويستخدم معلومات الجنس بفعالية مع الالتزام بمعايير وحدة التقييم الذاتي (FTU).
إن مشكلة تحديد المتغيرات المرتبطة بالمتغيرات الحساسة والتي يمكن استخدامها بشكل عادل من قبل النموذج في عملية صنع القرار هي مشكلة حاسمة، وهي ذات صلة بمفاهيم المجموعة أيضًا: تتطلب مقاييس الاستقلال الإزالة الكاملة للمعلومات الحساسة، في حين تسمح المقاييس القائمة على الفصل بالارتباط، ولكن فقط بقدر ما يبررها المتغير المستهدف المسمى.
إنصاف (التعلم الآلي) معايير العدالة الفردية
تم تقديم المفهوم الأكثر عمومية للعدالة الفردية في العمل الرائد الذي قامت به سينثيا دورك وزملاؤها في عام 2012 ويمكن اعتباره ترجمة رياضية لمبدأ أن خريطة القرار التي تأخذ الميزات كمدخلات يجب بناؤها بحيث تكون قادرة على "رسم خريطة للأفراد المتشابهين على نحو مماثل"، وهذا يتم التعبير عنه كشرط ليبشيتز ‏ على خريطة النموذج. ويطلقون على هذا النهج اسم العدالة من خلال الوعي (FTA)، على وجه التحديد كنقطة مقابلة لاسم العدالة من خلال الوعي، حيث يؤكدون على أهمية اختيار مقياس المسافة المناسب المرتبط بالهدف لتقييم الأفراد المتشابهين في مواقف محددة. مرة أخرى، ترتبط هذه المشكلة ارتباطًا وثيقًا بالنقطة التي أثيرت أعلاه حول المتغيرات التي يمكن اعتبارها "مشروعة" في سياقات معينة.
إنصاف (التعلم الآلي) المقاييس القائمة على السببية
يقيس الإنصاف السببي التردد الذي يتلقى به مستخدمان أو تطبيقان متطابقان تقريبًا يختلفان فقط في مجموعة من الخصائص التي يجب أن يكون تخصيص الموارد من خلالها عادلاً، نفس المعاملة. [محل شك]
يُخصص فرع كامل من البحث الأكاديمي حول مقاييس العدالة للاستفادة من النماذج السببية لتقييم التحيز في نماذج التعلم الآلي. عادة ما يتم تبرير هذا النهج بحقيقة مفادها أن نفس التوزيع الرصدي للبيانات قد يخفي علاقات سببية مختلفة بين المتغيرات المؤثرة، وربما مع تفسيرات مختلفة لما إذا كانت النتيجة تتأثر ببعض أشكال التحيز أم لا.
يقترح كوسنر وآخرون استخدام الوقائع المضادة ‏، وتحديد عملية صنع القرار على أنها عادلة من الناحية المضادة للواقع إذا لم تتغير النتيجة بالنسبة لأي فرد في السيناريو المضاد للواقع حيث تتغير السمات الحساسة. الصيغة الرياضية تنص على:
إنصاف (التعلم الآلي) المقاييس القائمة على السببية
وهذا يعني: أخذ فرد عشوائي ذو سمة حساسة  وميزات أخرى  ونفس الفرد إذا كان لديها ، ينبغي أن يكون لديهم نفس فرص القبول. الرمز  يمثل المتغير العشوائي المضاد للواقع  في السيناريو حيث السمة الحساسة  تم إصلاحه إلى . التكييف على  وهذا يعني أن هذا المطلب هو على المستوى الفردي، حيث أننا نشترط جميع المتغيرات التي تحدد ملاحظة واحدة.
غالبًا ما يتم تدريب نماذج التعلم الآلي على البيانات حيث تعتمد النتيجة على القرار المتخذ في ذلك الوقت. على سبيل المثال، إذا كان على نموذج التعلم الآلي تحديد ما إذا كان السجين سيعود إلى الإجرام، وتحديد ما إذا كان ينبغي إطلاق سراحه مبكرًا، فقد تعتمد النتيجة على ما إذا كان قد أُطلق سراحه مبكرًا أم لا. ميشلر وآخرون. اقترح صيغة لمعادلة الاحتمالات الافتراضية:
أين  هو متغير عشوائي  يدل على النتيجة نظرا لأن القرار  تم التقاطها، و  هي ميزة حساسة.
يقترح بليكو وبارينبويم إطارًا موحدًا للتعامل مع التحليل السببي للعدالة. يقترحون استخدام نموذج العدالة القياسي، الذي يتكون من رسم بياني سببي مع 4 أنواع من المتغيرات:
في هذا الإطار، تمكن بليكو وبارينبويم من تصنيف التأثيرات المحتملة التي قد تخلفها السمات الحساسة على النتيجة. وعلاوة على ذلك، فإن التفصيل الذي يتم به قياس هذه التأثيرات ــ أي متغيرات التكييف المستخدمة لمتوسط التأثير—يرتبط ارتباطاً مباشراً بجانب "الفرد مقابل المجموعة" في تقييم العدالة.
إنصاف (التعلم الآلي) استراتيجيات التخفيف من التحيز
يمكن تطبيق العدالة على خوارزميات التعلم الآلي بثلاث طرق مختلفة: معالجة البيانات مسبقًا، أو التحسين أثناء تدريب البرنامج، أو معالجة نتائج الخوارزمية بعد ذلك.
عادةً، لا يكون المصنف هو المشكلة الوحيدة؛ بل إن مجموعة البيانات متحيزة أيضًا. التمييز في مجموعة البيانات  فيما يتعلق بالمجموعة  يمكن تعريفها على النحو التالي:
وهذا يعني تقريبًا الفرق بين احتمالات الانتماء إلى الفئة الإيجابية نظرًا لأن الموضوع يتمتع بسمة محمية مختلفة عن  ويساوي .
تزيل خوارزميات تصحيح التحيز في المعالجة المسبقة المعلومات المتعلقة بمتغيرات مجموعة البيانات، مما قد يؤدي إلى قرارات غير عادلة، مع محاولة تقليل التغييرات قدر الإمكان. ليس الأمر ببساطة إزالة المتغير الحساس فحسب، إذ يمكن ربط سمات أخرى بالمتغير المحمي.
إحدى طرق القيام بذلك هي ربط كل فرد في مجموعة البيانات الأولية بتمثيل وسيط، حيث يستحيل تحديد ما إذا كان ينتمي إلى مجموعة محمية معينة مع الحفاظ على أكبر قدر ممكن من المعلومات. بعد ذلك، يُعدّل التمثيل الجديد للبيانات للحصول على أقصى دقة في الخوارزمية.
إنصاف (التعلم الآلي) استراتيجيات التخفيف من التحيز
بهذه الطريقة، تُربط الأفراد بتمثيل جديد متعدد المتغيرات، حيث يكون احتمال ربط أي فرد في مجموعة محمية بقيمة معينة في التمثيل الجديد مساويًا لاحتمالية عدم انتمائه إلى المجموعة المحمية. بعد ذلك، يُستخدم هذا التمثيل للحصول على التنبؤ الخاص بالفرد، بدلاً من البيانات الأولية. وبما أن التمثيل الوسيط مُصمم بحيث يُعطي نفس الاحتمال للأفراد داخل المجموعة المحمية أو خارجها، فإن هذه السمة تكون مخفية عن المصنف.
تم شرح مثال في زيميل وآخرون. حيث تم استخدام متغير عشوائي متعدد الحدود ‏ كتمثيل وسيط. وفي هذه العملية، يتم تشجيع النظام على الحفاظ على جميع المعلومات باستثناء تلك التي يمكن أن تؤدي إلى قرارات متحيزة، والحصول على تنبؤ دقيق قدر الإمكان.
من ناحية أخرى، تتمتع هذه العملية بميزة إمكانية استخدام البيانات المعالجة مسبقًا لأي مهمة تعلُّم آلي. علاوة على ذلك، لا يلزم تعديل المصنف، حيث يتم تطبيق التصحيح على مجموعة البيانات قبل المعالجة. ومن ناحية أخرى، فإن الطرق الأخرى تحقق نتائج أفضل من حيث الدقة والإنصاف.[بحاجة لمصدر]
إنصاف (التعلم الآلي) استراتيجيات التخفيف من التحيز
إعادة الوزن مثال على خوارزمية المعالجة المسبقة. الفكرة هي تحديد وزن لكل نقطة في مجموعة البيانات بحيث يكون التمييز المرجح صفرًا بالنسبة للمجموعة المحددة.
إذا كانت مجموعة البيانات  كان المتغير الحساس غير متحيز  والمتغير المستهدف  سيكون مستقلاً إحصائيًا واحتمال التوزيع المشترك ‏ سيكون حاصل ضرب الاحتمالات على النحو التالي:
لكن في الواقع، مجموعة البيانات ليست غير متحيزة والمتغيرات ليست مستقلة إحصائيًا، لذا فإن الاحتمالية الملحوظة هي:
لتعويض التحيز، يضيف البرنامج وزنًا أقل للأشياء المفضلة ووزنًا أعلى للأشياء غير المفضلة. لكل  نحن نحصل على:
عندما يكون لدينا لكل  الوزن المرتبط  نحن نحسب التمييز المرجح فيما يتعلق بالمجموعة  على النحو التالي:
ويمكن إظهار أنه بعد إعادة الترجيح فإن هذا التمييز المرجح يساوي 0.
إنصاف (التعلم الآلي) استراتيجيات التخفيف من التحيز
هناك نهج آخر يتمثل في تصحيح التحيز أثناء وقت التدريب. يمكن القيام بذلك عن طريق إضافة قيود إلى هدف تحسين الخوارزمية. وتجبر هذه القيود الخوارزمية على تحسين العدالة، من خلال الحفاظ على نفس معدلات بعض التدابير للمجموعة المحمية وبقية الأفراد. على سبيل المثال، يمكننا أن نضيف إلى هدف الخوارزمية الشرط الذي ينص على أن معدل الإيجابيات الكاذبة هو نفسه بالنسبة للأفراد في المجموعة المحمية والأفراد خارج المجموعة المحمية.
المقاييس الرئيسية المستخدمة في هذا النهج هي معدل الإيجابيات الكاذبة، ومعدل السلبيات الكاذبة، ومعدل التصنيف الخاطئ الإجمالي. من الممكن إضافة قيد واحد أو أكثر من هذه القيود إلى هدف الخوارزمية. تجدر الإشارة إلى أن تساوي معدلات السلبيات الكاذبة يعني تساوي معدلات الإيجابيات الحقيقية، مما يعني تكافؤ الفرص. بعد إضافة هذه القيود إلى المشكلة، قد تصبح صعبة الحل، لذا قد يلزم تخفيفها.
إنصاف (التعلم الآلي) استراتيجيات التخفيف من التحيز
نقوم بتدريب مصنفين في نفس الوقت من خلال بعض الطرق المعتمدة على التدرج (fe: الانحدار التدرجي). الأول، يحاول المتنبئ إنجاز مهمة التنبؤ ، المتغير المستهدف، معطى ، المدخلات، عن طريق تعديل أوزانها  لتقليل بعض فقدان الوظيفة . الثاني، أن يحاول الخصم إنجاز مهمة التنبؤ ، المتغير الحساس، معطى  عن طريق تعديل أوزانها  لتقليل بعض فقدان الوظيفة . النقطة المهمة هنا هي أنه لنشر المعلومات بشكل صحيح،  يجب أن يشير ما سبق إلى الناتج الخام للمصنف، وليس التنبؤ المنفصل؛ على سبيل المثال، مع الشبكة العصبية الاصطناعية ومشكلة التصنيف،  قد يشير إلى إخراج طبقة سوفت ماكس.
ثم نقوم بالتحديث  للتقليل  في كل خطوة تدريبية وفقًا للتدرج  ونحن نعدل  وفقا للتعبير:  أين  هي معلمة فرعية ‏ قابلة للضبط ويمكن أن تتغير في كل خطوة زمنية.
الفكرة البديهية هي أننا نريد من المتنبئ أن يحاول التقليل  (لذلك فإن المصطلح ) وفي الوقت نفسه، قم بتعظيم  (لذلك فإن المصطلح )، بحيث يفشل الخصم في التنبؤ بالمتغير الحساس من .
على المدى  يمنع المتنبئ من التحرك في اتجاه يساعد الخصم على تقليل دالة الخسارة الخاصة به.
إنصاف (التعلم الآلي) استراتيجيات التخفيف من التحيز
يمكن إثبات أن تدريب نموذج تصنيف التنبؤ باستخدام هذه الخوارزمية يحسن التكافؤ الديموغرافي فيما يتعلق بتدريبه بدون الخصم.
الطريقة الأخيرة تحاول تصحيح نتائج المُصنِّف لتحقيق العدالة. في هذه الطريقة، لدينا مُصنِّف يُرجع درجة لكل فرد، ونحتاج إلى إجراء تنبؤ ثنائي له. من المُرجَّح أن تُعطي الدرجات العالية نتيجة إيجابية، بينما من المُرجَّح أن تُعطي الدرجات المنخفضة نتيجة سلبية، ولكن يُمكننا تعديل قيمة الحد لتحديد متى نُجيب بنعم كما هو مُراد. يُرجى مُلاحظة أن التباينات في قيمة الحد تُؤثِّر على المُفاضلة بين مُعدلات النتائج الإيجابية الحقيقية والسلبية الحقيقية.
إذا كانت دالة النتيجة عادلة بمعنى أنها مستقلة عن السمة المحمية، فإن أي اختيار للحد الأدنى سيكون عادلاً أيضًا، ولكن المصنفات من هذا النوع تميل إلى التحيز، لذلك قد تكون هناك حاجة إلى حد أدنى مختلف لكل مجموعة محمية لتحقيق العدالة. إحدى الطرق للقيام بذلك هي رسم معدل الإيجابية الحقيقية مقابل معدل السلبية الكاذبة في إعدادات عتبة مختلفة (يُطلق على هذا منحنى الخصائص التشغيلية للمستقبل) والعثور على عتبة حيث تكون المعدلات للمجموعة المحمية والأفراد الآخرين متساوية.
معطى المصنف دعونا  يكون الاحتمال الذي تم حسابه بواسطة المصنفات هو احتمال أن تكون المثيل  ينتمي إلى الفئة الإيجابية +. متى  قريبة من 1 أو 0، المثيل  تم تحديده بدرجة عالية من اليقين بأنه ينتمي إلى الفئة + أو - على التوالي. ومع ذلك، عندما  أقرب إلى 0.5، التصنيف غير واضح.
نحن نقول  "هي "حالة مرفوضة" إذا  مع بعض  مثل ذلك .
تتكون خوارزمية "منحنى الخصائص التشغيلية للمستقبل" من تصنيف الحالات غير المرفوضة وفقًا للقاعدة أعلاه والحالات المرفوضة على النحو التالي: إذا كانت الحالة عبارة عن مثال لمجموعة محرومة () ثم قم بتسميتها بأنها إيجابية، وإلا، قم بتسميتها بأنها سلبية.
يمكننا تحسين مقاييس مختلفة للتمييز (رابط) كوظائف  للعثور على الحل الأمثل  لكل مشكلة وتجنب التمييز ضد المجموعة المتميزة.
معركة الغريف (سبيع)
معركة الغريف (1211هـ -  1797م) سُميت المعركة بهذا الاسم نسبة للموقع الذي وقعت فيه هذه المعركة، وقعت عام 1211هـ. بعدما سارت قوات الجيش العثماني إلى الغريف الذي يقع على ضفاف وادي سبيع، قاصدين القضاء على قبيلة سبيع التي كانت موالية مع الدولة السعودية الأولى، وعندما وصل الجيش العثماني بالقرب من الغريف خرجوا عليه قبيلة سبيع
وحصّل انذاك معركة طاحنة بين قبيلة سبيع اهل الغريف وبين جيش الدولة العثمانية واشتد القتال بينهم وبين اهل الغريف وبعد هذه المعركة انهزمت جيوش الدولة العثمانية على يد قبيلة سبيع هزيمة ساحقة.
الخط الزمني للصراع الفلسطيني الإسرائيلي (2007)
هذه الصفحة عبارة عن قائمة جزئية لحوادث العنف في الصراع الفلسطيني الإسرائيلي في عام 2007.
انهار وقف إطلاق النار الهش الذي استمر ستة أشهر بين إسرائيل والفلسطينيين عندما استأنف الجناح العسكري  لحركة حماس إطلاق الصواريخ ضد إسرائيل في 15 مايو/أيار؛ وادعى الاحتلال أن هدف حماس كان محاولة جر إسرائيل إلى العنف الفصائلي الفلسطيني المستمر. ومنذ ذلك الحين، أطلقت مئات الصواريخ، وسقط الكثير منها حول سديروت، مما تسبب في فرار العديد من السكان وتلقيهم العلاج.
وفي الأشهر التي أعقبت نوفمبر/تشرين الثاني 2006، واصلت الفصائل الفلسطينية الأصغر حجماً إطلاق الصواريخ على إسرائيل. وشملت هذه الجماعات حركة الجهاد الإسلامي التي رفضت وقف إطلاق النار، وكتائب شهداء الأقصى، التابعة اسميًا لحركة فتح التي يرأسها الرئيس الفلسطيني محمود عباس. وقالت إسرائيل إنها أنهت سياستها في ضبط النفس تجاه إطلاق الصواريخ في 16 مايو/أيار. ومنذ ذلك الحين، استهدفت القوات الجوية بشكل رئيسي هياكل وخلايا حماس التي قال الجيش إنها متورطة في أنشطة إرهابية.
الخط الزمني للصراع الفلسطيني الإسرائيلي (2007)
وأدان ممثلون عن بعض الفصائل الفلسطينية إطلاق الصواريخ. ووصف مسؤول الجبهة الشعبية لتحرير فلسطين هذه الخطوة بأنها "غبية"، ووصفها رئيس حركة فتح محمود عباس بأنها "لا معنى لها ولا حاجة لها" بعد اجتماع مع الممثل الأعلى للسياسة الخارجية في الاتحاد الأوروبي آنذاك خافيير سولانا. ورفضت حركة حماس المنافسة هذا البيان، قائلة "إن عباس يكره الصواريخ كما نكره اليهود". وتشتبه حماس في أن هجمات إسرائيل جزء من جهد لإضعاف حماس لصالح فتح. وقال رئيس الوزراء الإسرائيلي إيهود أولمرت حينها إن أي شخص متورط في أنشطة إرهابية ليس بمنأى عن العقاب. إن موقف وزارة الخارجية الأمريكية هو أن الصراع "بدأ كله ليس فقط بمهاجمة حماس لقوات الأمن الشرعية في قطاع غزة، بل أيضاً ببدء حملة متصاعدة من إطلاق الصواريخ ضد إسرائيل". ولا تستهدف إسرائيل قوات الأمن التابعة لفتح، على الرغم من وقوع اشتباكات بينها وبين كتائب شهداء الأقصى، وهي فرع عنيف من الجماعة.
الخط الزمني للصراع الفلسطيني الإسرائيلي (2007) يناير
4 يناير
استشهد يوسف محمد عبد القادر دور – 24 عاماً، من سكان بني نعيم، برصاص قوات الاحتلال في رام الله. لم يشارك في عمليات ضد إسرائيل عندما قُتل.
خليل مصطفى درويش البيروتي – 36 عاماً، من سكان رام الله، استشهد برصاص قوات الاحتلال في رام الله. لم يشارك في عمليات ضد إسرائيل عندما قُتل.
علاء فواز محمد حمران – 16 عاماً، من سكان عرابة، استشهد برصاص قوات الاحتلال في رام الله. لم يشارك في عمليات ضد إسرائيل عندما قُتل.
جمال جميل عبد الجليل جويلس – 29 عاماً – من سكان شعفاط، استشهد برصاص قوات الاحتلال في رام الله. لم يشارك في عمليات ضد إسرائيل عندما قُتل.
الخط الزمني للصراع الفلسطيني الإسرائيلي (2007) يناير
15 يناير
كمال معين أمين خضر – 18 عاماً، من سكان مخيم جباليا للاجئين، استشهد على يد قوات جيش الاحتلال الإسرائيلي بالقرب من بيت حانون أثناء مشاركته في عمليات ضد إسرائيل.
موسى محمد موسى قرموت – 21 عاماً، من سكان بيت لاهيا، استشهد على يد قوات جيش الاحتلال الإسرائيلي بالقرب من بيت حانون أثناء مشاركته في عمليات ضد إسرائيل.
19 يناير – عبير بسام عبد ربه عرامين – 10 أعوام من سكان عناتا. أصيبت برصاص مطاطي أطلقه جنود الاحتلال في عناتا بتاريخ 16 يناير، وتوفيت متأثرة بجراحها بتاريخ 19 يناير. لم تشارك في عمليات ضد إسرائيل عندما أطلق الاحتلال النار عليها.
الخط الزمني للصراع الفلسطيني الإسرائيلي (2007) فبراير
20 فبراير – اعتقال شخص كان يخطط لتنفيذ عملية تفجيرية وشركائه من قبل قوات الأمن الإسرائيلية في بات يام. تم العثور على متفجرات في حاوية قمامة في ريشون لتسيون. وقد تم رعايتها من قبل حركة الجهاد الإسلامي.
25 فبراير – قام شابان فلسطينيان يبلغان من العمر 18 عامًا (مضر أبو دية وموسى أهليل) بطعن أب إسرائيلي يبلغ من العمر 42 عامًا أثناء صلاته في غابة خارج بات عاين. وفي وقت مبكر من اليوم التالي، تم اعتقال الشباب من قبل قوات الاحتلال الإسرائيلية وجهاز الأمن الداخلي (الشاباك)، واعترفوا بالقتل لأسباب "قومية"، ولم يعلنوا انتمائهم لأي جماعة فلسطينية.
24 فبراير – "تواصل قوات الاحتلال الإسرائيلية جهودها لإحباط البنية التحتية للمسلحين التي استفادت من زخم متجدد في نابلس. وقد أسفرت العملية، التي أُطلق عليها اسم "عملية الشتاء الساخن"، عن اكتشاف مستودع يُستخدم لتصنيع العبوات الناسفة. عثر جنود جيش الاحتلال الإسرائيلي على أسطوانات غاز وكميات كبيرة من المواد الكيميائية المستخدمة في الرش داخل المستودع صباح السبت." (العميد جولان).
الخط الزمني للصراع الفلسطيني الإسرائيلي (2007) فبراير
25 فبراير – أطلقت إسرائيل عملية الشتاء الدافئ وشنت غارات على نابلس، حيث تم إنتاج 117 من أصل 190 من المهاجمين المحتملين لعام 2006.
قوات الاحتلال تكشف عن ثلاثة مصانع تحتوي على عبوات ناسفة وصواريخ مضادة للدبابات ومواد لإعداد العبوات الناسفة وأسلحة إضافية، بما في ذلك معدات وذخيرة عسكرية، وصاروخ لاو، وخمس قنابل أنبوبية، وعبوة ناسفة كبيرة، وأربعة أكياس من الأسمدة المستخدمة في تصنيع القنابل. كما عثر الجنود على معدات تسجيل يستخدمها الانتحاريون لتسجيل كلماتهم الأخيرة قبل انطلاقهم في تنفيذ مهماتهم القاتلة. وشملت المعدات أيضًا أجهزة الكمبيوتر وأجهزة الفيديو.
شبان فلسطينيون يرشقون جنود الاحتلال بزجاجات حارقة قرب موقع المختبرين.
خلال العملية، تم إلقاء عبوة ناسفة على الجنود. أصيب جنديان بجروح طفيفة جراء الشظايا. وأصيب سبعة شبان فلسطينيين بجروح طفيفة بعد أن ألقوا الحجارة على قوات جيش الاحتلال الإسرائيلي.
الخط الزمني للصراع الفلسطيني الإسرائيلي (2007) فبراير
26 فبراير – مقتل مواطن فلسطيني، عنان الطيبي (41 عاماً)، برصاص أطلقه عليه جنود الاحتلال من سيارة جيب عسكرية إسرائيلية أثناء محاولته الهروب من منزل محاصر. أصيب العشرات من الفلسطينيين خلال اشتباكهم مع القوات الإسرائيلية.
28 فبراير
سكان نابلس محصورون في منازلهم بينما تقوم القوات الإسرائيلية بالتنقل من منزل إلى منزل بحثًا عن مسلحين مطلوبين.
أصيب عشرة أشخاص في اشتباكات بين شبان وقوات الاحتلال جراء رشقهم بالحجارة. وألقي القبض على خمسين شخصا، على الرغم من إطلاق سراح معظمهم، وحاصرت القوات المستشفيات لتفتيش الأشخاص الداخلين والخارجين منها.
الجيش الإسرائيلي يعتقل خمسة فلسطينيين مشتبه بهم ويكشف عن ثلاثة معامل لتصنيع المتفجرات.
أطلق جنود متخفون في سيارة سوداء النار على ثلاثة مسلحين في موقف سيارات في جنين، بما في ذلك المتحدث الرئيسي باسم حركة الجهاد الإسلامي في فلسطين، مما أدى إلى مقتلهم.
تم اعتقال ما مجموعه 26 فلسطينيًا خلال العملية.
الخط الزمني للصراع الفلسطيني الإسرائيلي (2007) مارس
18 مارس – أطلقت سرايا القدس الفلسطينية خمسة صواريخ قسام من قطاع غزة على إسرائيل في ثلاث دفعات مختلفة بعد فترة من الهدوء النسبي. وسقط أحد الصواريخ في المنطقة الصناعية جنوب عسقلان، بالقرب من منشأة استراتيجية. وسقطت بقية الصواريخ جنوب عسقلان وفي مناطق مفتوحة في النقب الغربي. ولم ترد أنباء عن وقوع إصابات.
19 مارس – أطلق قناص من حماس النار بالقرب من معبر كارني على عمال مرافق إسرائيليين، مما أدى إلى إصابة كوبي أوهايون (42 عاماً) بجروح متوسطة، بينما كان يقوم بأعمال إصلاح في محطة غاز بالقرب من كيبوتس نحال عوز. منذ إعلان وقف إطلاق النار بين إسرائيل والفلسطينيين في نوفمبر/تشرين الثاني 2006، تم اكتشاف أكثر من 40 عبوة ناسفة بالقرب من سياج غزة.
الخط الزمني للصراع الفلسطيني الإسرائيلي (2007) مارس
21 مارس – جنود إسرائيليون يقومون بدوريات في الضفة الغربية بحثًا عن مسلحين فلسطينيين مطلوبين.
قُتل فلسطيني خلال اشتباك مسلح في نابلس. واندلعت الاشتباكات في المنطقة على خلفية هجوم بقنبلة يدوية على قوات جيش الاحتلال. وقالت المتحدثة باسم الجيش الإسرائيلي إن جنودا كانوا يقومون بدورية في نابلس تعرضوا لإطلاق نار من مسلح وأطلقوا النار عليه. وكان الرجل ناشطا في كتائب شهداء الأقصى، التي كانت مسؤولة عن عدة عمليات إطلاق نار في نابلس. ويقول موظفو المستشفى الفلسطيني إن الرجل كان أعزلاً وأصيب بنيران إسرائيلية عندما اشتبكت القوات مع مسلحين من حركة فتح في مخيم عسكر للاجئين بالقرب من نابلس. وذكرت وكالة رويترز أن الرجل هو فادي أبو كشك، وأكدت أنه كان عضوا في كتائب شهداء الأقصى.
فلسطينيان أحدهما مسلح ببندقية والآخر بقنابل يدوية يهاجمان جنودا إسرائيليين خارج رام الله. أطلق الجنود النار على المسلح وأردوه قتيلاً.
تم القبض على عشرين فلسطينيًا هاربًا.
الخط الزمني للصراع الفلسطيني الإسرائيلي (2007) مارس
28 مارس
سبعة صواريخ قسام تسقط في منطقة النقب الغربي. تم تفعيل نظام التنبيه باللون الأحمر ولم يتم الإبلاغ عن وقوع إصابات على الرغم من تعرض المنتجات الزراعية للتلف. سقطت ستة صواريخ قرب عسقلان وواحد في سديروت. سقط أحد الصواريخ القسامية بالقرب من منشأة استراتيجية في المنطقة الصناعية في عسقلان. وأعلنت سرايا القدس مسؤوليتها عن العملية. وقال مسؤول كبير في الحركة إن إطلاق صواريخ القسام جاء رداً على القمة العربية في الرياض، ولم تقبل الحركة هذه المبادرة.
قصف جيش الاحتلال الاسرائيلي خلية لإطلاق صواريخ القسام شمال قطاع غزة تضم ثلاثة مسلحين أصيبوا على ما يبدو قبل إطلاق الصواريخ تجاه إسرائيل. وأفاد فلسطينيون بإصابة أربعة أشخاص، وقالوا إنهم مدنيون. منذ دخول وقف إطلاق النار حيز التنفيذ، امتنعت قوات الاحتلال الإسرائيلية عن الرد على إطلاق الصواريخ المستمر، حتى بعد رصد الخلايا. ومنذ ذلك الحين، تم إطلاق نحو 185 صاروخا، سقط 152 منها على الأراضي الإسرائيلية. وكانت هذه الضربة هي أول إجراء إسرائيلي منذ اتفاق وقف إطلاق النار في نوفمبر/تشرين الثاني 2006.
تبادل إطلاق نار في نابلس يسفر عن مقتل عنصرين من كتائب الأقصى.
29 أغسطس – قوات الاحتلال تبحث عن شقيقين من كتائب شهداء الأقصى جنوب جنين وتعتقل أحدهما. تواجه مجموعة من المراهقين الجنود ويرشقونهم بالحجارة؛ فيرد الجنود بإطلاق النار، مما يؤدي إلى مقتل أحدهم.
الخط الزمني للصراع الفلسطيني الإسرائيلي (2007) أبريل
أبريل 7
أطلقت مروحية إسرائيلية صاروخين على طول الحدود قرب جباليا بعد رصدها لمسلحين يحاولون زرع عبوة ناسفة، مما أسفر عن مقتل أحدهم (فؤاد أبو معروف من الجبهة الديمقراطية لتحرير فلسطين) وإصابة اثنين آخرين. وكان مسلحون قد رُصدوا وهم يزرعون متفجرات هناك قبل يومين. وصرح الجيش الإسرائيلي بأن المسلحين زرعوا أكثر من 40 عبوة ناسفة على طول الحدود منذ إعلان وقف إطلاق النار.
جهاد زيارة، 46 عاماً، وهو عربي إسرائيلي من يافا، اختطف في غزة على يد أربعة رجال خارج منزل عائلته.
أبريل 8
الشرطة المصرية تكشف عن نفق يمتد من غزة وتعتقل فلسطينيا عبره.
طعن فلسطيني يبلغ من العمر 17 عامًا شرطيين من حرس الحدود قرب الحرم الإبراهيمي، فأطلق شرطي آخر النار على المهاجم في ساقه. نُقل الجنديان والفلسطيني إلى مستشفى هداسا الجامعي في القدس لتلقي العلاج.
الخط الزمني للصراع الفلسطيني الإسرائيلي (2007) أبريل
أبريل 10
قال جهاز الأمن الداخلي الإسرائيلي (شين بيت) إن التحقيقات الأخيرة مع أعضاء من حركة حماس تم اعتقالهم في مدينة قلقيلية بالضفة الغربية أسفرت عن معلومات تفيد بأن المنظمة الإسلامية هناك تخطط لشن هجمات وشيكة ضد إسرائيل، بما في ذلك استخدام شاحنة مفخخة كبيرة.
أطلق فلسطيني النار من سيارة عابرة على رجل إسرائيلي كان يقف في محطة لركوب السيارات بالقرب من قرنيه شمرون وأصابه بجروح متوسطة.
أبريل 13
أصيب أربعة متظاهرين في منطقة عسكرية مغلقة أعلنها جيش الاحتلال الإسرائيلي، في اشتباكات مع شرطة حرس الحدود خلال مظاهرات ضد بناء الجدار الأمني في بلعين. واستخدم جيش الاحتلال الإسرائيلي الرصاص المطاطي وقنابل الدخان لتفريق المتظاهرين من المنطقة.
وقعت الحادثة نفسها قرب بيت لحم، وأُلقي القبض على أحد المتظاهرين. وتعرض السياج للتخريب خلال الاحتجاج.