Detecting Disturbance to Agricultural Productivity from Historical Armed Conflict in Afghanistan: The Panjshir Offensives, 1980-1985
Notice bibliographique
Résumé
A particular challenge threatening global food security is the threat of armed conflict. In particular, the Panjshir valley of northeastern Afghanistan continues to experience acute food insecurity due to intense armed conflict. In this rural valley, conflict driven displacement leads to agricultural land abandonment and decreases in crop yields. These decreases in local food production have an outsized impact on food security, due to the region’s dependence on subsistence agriculture. Despite the consensus that armed conflict has a significant negative impact on the population’s food security, the exact mechanics of how conflict impacts food security remains unclear. To quantify armed conflict’s impact on local food production, I compare trends in vegetation health between agricultural plots in high-conflict and no-conflict landscapes with similar altitudinal gradients. I focus on the period during the Soviet occupation of Afghanistan from 1980-1989, which saw nine major military offensives occur in the Panjshir valley. I use Landsat 5 (1984-2012) to obtain the Normalised Difference Vegetation Index (NDVI) values for agricultural plots that have been designated as control (no conflict) and treatment (high conflict). These plots are delineated using HEXAGON KH-9 declassified spy imagery, and assigned conflict intensity designations based on explosive ordnance disposal (EOD) data from The HALO Trust, a non-governmental organisation which carries out unexploded ordnance clearance in Afghanistan. Residual Trend analysis (RESTREND) is applied to Landsat NDVI values to distinguish between the shifts in vegetation health that are anthropogenically and climatically driven. This research provides a deeper understanding of how past conflict has acted as a driver of food insecurity in the region. Additionally, it allows for future work to build off of these findings and predict how current and future conflict might have an impact. These findings can inform humanitarian and development aid policy, while the methodology can be applied to other contexts where conflict is present.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».