Linkages Between Large-scale Infrastructure Development and Conflict Dynamics in East Africa
Notice bibliographique
Résumé
With the rapid increase in the number of mega-infrastructure projects underway across East Africa, how the social, economic, political and environmental repercussions of these projects intersect with ongoing conflict dynamics is a poorly understood topic. Although recent interest in large-scale land acquisitions has led to a number of detailed investigations into specific projects and trends, there has not yet been a broad, systematic review of how large-scale infrastructure developments in East Africa interact with previous, ongoing and potential conflict in their areas of operation. The objective of this article is to report on an analysis of 26 mega-infrastructure projects across Kenya, Tanzania, Ethiopia and Uganda, with an explicit focus on the common tension points that contribute to security dynamics. The methodology used involved two composite indicators of risk—a conflict risk score and a project impact score. The study found seven common tensions across all projects: in-migration, population displacement and relocation, a negative history of community relations with previous or follow-on developments, land rights, securitisation, environmental degradation and expectations of the local population relative to benefits delivered by the project. The study recommends increased attention on prior assessments that focus on the broader and more interconnected impacts in addition to those confined to the immediate project location, as well as in-depth examination of possible mitigation measures. JEL Classification: O1, O2, Q2, Q3, Q4, R1, R4
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».