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Enregistrement W4415900743 · doi:10.1016/j.indic.2025.101014

The dynamics of social conflict and deforestation: Empirical evidence from the refugee crisis in southeast Bangladesh

2025· article· en· W4415900743 sur OpenAlexaff
S.M. Asik Ullah, Saifur Rahman, Rojina Akter, Khondokar H. Kabir

Notice bibliographique

RevueEnvironmental and Sustainability Indicators · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAsian Geopolitics and Ethnography
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesJapan Society for the Promotion of Science London
Mots-clésLivelihoodDeforestation (computer science)Social conflictRefugeeEmpirical evidenceContext (archaeology)Socioeconomic statusSustainabilityCitizen journalismGrievance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,313
Score d'incertitude au seuil0,955

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,287 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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