Climate Disasters, Mass Violence, and Human Mobility in South Sudan: Through a Gender Lens
Notice bibliographique
Résumé
This article examines the links between gender, mass violence, climate change, and displacement in South Sudan. I argue for risk-informed gender-sensitive strategies that incorporate local capacities and sources of resilience. When civil war engulfed South Sudan again in 2013, egregious human rights violations, including sexual and gender-based violence, were perpetrated with near complete impunity. As the national army was divided along Dinka-Nuer ethnic lines, soldiers from each faction turned against each other in a deadly pattern of revenge and counter-revenge attacks that soon spread across the national territory. Inter-communal conflicts also intensified, often centering on competition over land for pasture, cattle raiding, and the abduction of women and children. Additionally, environmental challenges, including both droughts and severe flooding, as well as locust swarms, have resulted in widespread crop loss and property damage. Famine was declared in 2017, with current conditions classified as widespread acute food insecurity and acute malnutrition. The intersection of these multiple crises has displaced nearly 4 million people. Despite these seemingly insurmountable challenges, South Sudanese women have made significant strides in their push for inclusion in national peace processes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».