Fires of war: how civil war shaped fire regimes in East Angola
Notice bibliographique
Résumé
Research on the environmental impacts of warfare is limited and often not interdisciplinary. Of the many impacts that war can have, its effect on fire activity is particularly understudied, despite the importance of fire to livelihoods and ecosystem functioning in fire-dependent ecosystems, such as some savannas and woodlands. This article investigates the impact of the Angolan civil war on fire activity in the highlands of East Angola, an area that served as a stronghold for the “guerrilla” forces during the conflict and where local peoples have historically used fire as a livelihood tool. This study employs historical remote sensing data (derived from the National Oceanic and Atmospheric Administration’s AVHRR-LTDR satellite), and interviews to 42 elders to reconstruct wartime and post-war fire regimes. Interview data suggest that fire events were rarer during the war (1975–2002) compared with the post-war period (2003–2018), a trend corroborated by satellite-derived time-series analyses (from 1982 to 2018). We identified four main factors behind this change: limited use of fire as a warfare tool, displacement of people, strict fire governance, and changes in fire use for subsistence. This research highlights that socio-political dynamics, and particularly civil war, significantly shape fire regimes. Yet a convergence in pre-war and post-war fire patterns is identified: post-war increases in burned area may reflect a return to a pre-war baseline, underscoring the need for historically informed, interdisciplinary research to identify the most suitable fire management approaches in East Angola and beyond.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».