Human security of urban migrant populations affected by length of residence and environmental hazards
Notice bibliographique
Résumé
Abstract It is widely suggested that migration is a key mechanism linking climate change to violent conflict, particularly through migration increasing the risks of conflict in urban destinations. Yet climate change also creates new forms of insecurity through distress migration, immobility and vulnerability that are prevalent in urban destination locations. Here we examine the extent and nature of human security in migration destinations and test whether insecurity is affected by length of residence and environmental hazards. The study develops an index measure of human security at the individual level to include environmental and climate-related hazards as well as sources of well-being, fear of crime and violence, and mental health outcomes. It examines the elements of human security that explain the prevalence of insecurity among recent and established migrants in low-income urban neighbourhoods. The study reports on data collected in Chattogram in Bangladesh through a survey of migrants (N = 447) and from qualitative data derived using photo elicitation techniques with cohorts of city planners and migrants. The results show that environmental hazards represent an increasing source of perceived insecurity to migrant populations over time, with longer-term migrants perceiving greater insecurity than more recent arrivals, suggesting lack of upward social mobility in low-income slums. Ill-health, fear of eviction, and harassment and violence are key elements of how insecurity is experienced, and these are exacerbated by environmental hazards such as flooding. The study expands the concept of security to encompass central elements of personal risk and well-being and outlines the implications for climate change.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».