Community leaders as determinants of conflict and peace: understanding the causes and spatial variation of ethnic conflict in Jos, Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
Jos, a Middle Belt Nigerian city, is commonly referred to as the hotbed of ethnoreligious conflicts in Nigeria. In the post-independence era, the city has been bedevilled by four major conflicts between the mostly Christian indigenous Berom ethnic group and the predominantly Muslim settler Hausa and Fulani ethnicities. The 2000s saw recurrent fighting between these groups in the city, and Jos has remained turbulent since then. Yet, not all the Jos communities that are inhabited by these ethnic groups have been involved in the conflict. Both Angwan Doki and Dadin Kowa are, for example, inhabited by Berom, Hausa and Fulani, populated by Christians and Muslims and relatively low-income communities. Yet, only the former was enmeshed in intergroup conflict between 2001 and 2010. Informed by the phenomenological approach’s requirement of “minimum structure for maximum depth,” I explored the experiences of intergroup relations of 12 participants in each community in order to understand how Dadin Kowa avoided the conflict even though neighbouring Angwan Doki was involved in it. With semi-structured interviews as my main research instrument, I explored people’s relational experiences pre, during and post-conflict in order to produce a comprehensive view of its social environment. To make sense of the unearthed stories, I constructed a model of understanding using the General Inductive Approach. My model of understanding, which consists of a causal network and a temporal sequence, indicates that ethnicized electoral politics is the epicentre of the causal conditions in both communities yet the interventions of the Dadin Kowa community leaders halted their progression to violent intergroup conflict there.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».