The dynamics of social conflict and deforestation: Empirical evidence from the refugee crisis in southeast Bangladesh
Notice bibliographique
Résumé
This study explores the complex interplay between social conflict and forest resource exploitation in the context of the Rohingya refugee crisis in Bangladesh. While previous research has largely treated deforestation as a cause and social conflict as a consequence, our study proposes a cyclical model in which these two dynamics reinforce each other. Based on empirical data collected from 398 refugee households in the Kutupalong camp, we find that fuelwood collection is primarily driven by low adaptive capacity, unstable income, limited access to alternative energy, and lack of livelihood options. The influx of refugees has intensified pressure on already-degraded forests, leading to competition with host communities and escalating tensions. Our binary logistic regression analysis identifies key socioeconomic predictors of forest dependency. We propose a conceptual framework highlighting both “enforce drivers” and “break drivers” that sustain or disrupt the conflict-deforestation cycle. In the cycle, the social conflict causing deforestation was empirically shown, while deforestation causing social conflict was discussed based on relevant theories. Addressing this vicious cycle requires an integrated approach involving clean energy access, sustainable livelihood development, and participatory forest governance. These findings provide critical insights for policymakers and practitioners working on humanitarian and environmental issues in conflict-affected regions, offering a scalable framework for mitigating the socio-ecological impacts of forced migration and resource scarcity. • Identifies socioeconomic drivers of forest dependence among Rohingya refugees. • Fuelwood collection emerges as the primary form of forest exploitation. • Low adaptive capacity and limited clean energy access intensify forest pressure. • Proposes a reinforcing cycle between social conflict and deforestation. • Social conflict leading to deforestation was established based on empirical evidence, and the opposite was suggested based on relevant theories.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».