Climate Justice and Gender Equity: Addressing the Silent Crisis of Environmental Displacement Among Indigenous Women During the Nigerian-Biafran War
Notice bibliographique
Résumé
This article employs feminist political ecology (FPE) and intersectional theory to examine the weaponization of environmental destruction against Indigenous Igbo women during the Nigerian-Biafran War (1967)(1968)(1969)(1970).Through analysis of archival records, oral histories, and war literature, it reveals how scorched-earth tactics, food blockades, and oil-backed military strategies constituted gendered ecocide, systematically targeting women's subsistence economies, ecological knowledge, and cultural ties to the land.The study documents three interconnected acts of violence: (1) economic (destruction of agrarian systems forcing women into perilous survival economies), ( 2) embodied (weaponized famine and sexual trauma), and (3) epistemic (erasure of women's resistance in postwar narratives).Findings highlight Indigenous women's clandestine resilience through seed preservation, "affia attack" smuggling networks, and grassroots governance while exposing how postwar reconstruction policies perpetuated harm through gender-blind land reforms.The article concludes with reparative frameworks centering on land restitution, gender-sensitive climate adaptation, and methodological shifts in environmental conflict studies.It calls for research that amplifies oral histories and traces intergenerational impacts, arguing that true climate justice requires confronting the colonial-patriarchal systems that render Indigenous women's bodies and territories as battlefields.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,010 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».