Internal Migration and Resource Conflict: Evidence from Riau, Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A vast body of literature suggests that resource exploitation is linked to armed conflict. However, the role of voluntary internal migration in resource conflict has been overlooked. Does internal migration interact with resource exploitation and contribute to violent conflict in resource-rich regions of multinational states? And if so, how? Using a comparative ethnography approach, I inductively developed a four-part theory based on in-depth ethnographic fieldwork in resource-rich Inner Mongolia, China, before evaluating my theory against empirical evidence from Riau province, Indonesia. In contrast to the current literature that either sidesteps the role of voluntary internal migrants in resource conflict, or portrays them as mere negative externalities of resource exploitation, I show how migrants’ ownership of, and employment in, many of the companies that exploit and destroy local resources have marginalized local people and threatened their lifestyle and economic subsistence. As local elites resort to nativist frames to resist such practices and mobilize local people around these issues, companies hire brutal non-locally born, security guards or thugs to protect their assets, escalating the violence. Finally, states’ reliance on domestic population movements for resource exploitation and national development projects also affects their ability and willingness to intervene in resource conflict, contributing to their protracted nature. This article illustrates the problem with studying resource conflict in isolation from migration dynamics, as the two processes interact with one another, intensifying grievances and providing added motives and opportunities for violence.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».