What we know and do not know about reciprocal pathways of environmental change and migration: lessons from Ethiopia
Notice bibliographique
Résumé
Linkages between environmental change and migration can be reciprocal: declining environmental conditions can trigger people to leave a place, while the movement of people to certain places can have implications for the natural environment and may enhance conflict risks. Although a growing body of research has enriched our knowledge on these two main directions of influence, including the role of conflict, research on dynamic linkages between environmental out-migration and degradation through in-migration is virtually lacking. To fill this gap, we have developed a conceptual framework and have outlined specific pathways of environmental change, migration, immobility, and resource use conflicts. We focus on reciprocal linkages to understand the mechanisms through which environmental change contributes to out-migration and how in-migration, in turn, may contribute to changes in the environment and resource use conflicts. The framework and corresponding pathways are based on our empirical research on resource-dependent rural communities in Ethiopia, which we have embedded in a broader Global South perspective. We identified the following four specific pathways of change: first, environmental change increases migration needs, primarily through declining agricultural production and food insecurity, with financial means and migration experiences being key factors enabling migration. Second, environmental change increases migration needs but hampers migration abilities through care responsibilities and lack of financial resources. This lack inhibits migration and leads to involuntary immobility. Third, migration to rural areas triggers land use change and deforestation through livelihood transitions and adopted land management in receiving areas. Forth, blaming migrants for perceived resource degradation contributes to resource disputes and violence between migrants and the local population. We conclude with future directions for identifying and understanding reciprocal environment-migration linkages and priorities for research.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».