Armed conflict as a catalyst for increasing flood risk
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Armed conflict has many adverse impacts beyond violence such as increasing risks of natural hazards. Analyses of the interactions between flood risks and armed conflict are essential for developing effective policies and strategies to address both challenges. This study aims to develop conceptual and analytical socio-hydrological frameworks for assessing how armed conflict can impact flood risks. The frameworks postulate a link between armed conflict and flood vulnerability, given that armed conflict creates unique challenges that exacerbate the effects of floods. Our conceptual framework identifies routes through which armed conflict affects vulnerability to floods, such as damage to infrastructure, population displacement and density, weak governance, and less awareness, resulting in lower resilience, higher susceptibility, and increased flood vulnerability and risk. Our analytical framework uses flood modeling to evaluate flood hazards and incorporates spatial data related to armed conflict zones, nighttime light, population classification by age, land price, land cover, and rural/urban areas classification. We take Khartoum, the capital city of Sudan, as a case study in view of its armed conflict that erupted in 2023. By highlighting the linkages between armed conflict and flood risk, this study contributes to conceptualizing the broader interlinkages between conflict and environmental systems. The study emphasizes the importance of integrating conflict analysis with disaster risk management strategies. We encourage collaboration between humanitarian, environmental, and security sectors to improve preparedness, response, and resilience in conflict-affected regions. While our analysis for Khartoum is based on conflict zones in the early stages of the conflict and uses simple estimates for conflict vulnerability contribution, the proposed frameworks provide groundwork for assessing changes in flood risk in Sudan and other conflict regions around the world.
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 0,005 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».