Fugu-MT 論文翻訳(概要): Quantifying the Risk of Pastoral Conflict in 4 Central African Countries

論文の概要: Quantifying the Risk of Pastoral Conflict in 4 Central African Countries

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.18799v1
Date: Wed, 25 Dec 2024 06:37:29 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-12-30 17:28:11.075978
Title: Quantifying the Risk of Pastoral Conflict in 4 Central African Countries
Title（参考訳）: 中央アフリカ4カ国における牧畜紛争のリスクの定量化
Authors: Lirika Solaa, Youdinghuan Chen, Samantha K. Murphy, V. S. Subrahmanian,
Abstract要約: 気候変動は、アフリカにおける農家と農家の紛争のリスク要因として広く認識されている。統計的および機械学習の手法を牧草地紛争の分析に応用する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.863212763542215
License:
Abstract: Climate change is becoming a widely recognized risk factor of farmer-herder conflict in Africa. Using an 8 year dataset (Jan 2015 to Sep 2022) of detailed weather and terrain data across four African nations, we apply statistical and machine learning methods to analyze pastoral conflict. We test hypotheses linking these variables with pastoral conflict within each country using geospatial and statistical analysis. Complementing this analysis are risk maps automatically updated for decision-makers. Our models estimate which cells have a high likelihood of experiencing pastoral conflict with high predictive accuracy and study the variation of this accuracy with the granularity of the cells.
Abstract（参考訳）: 気候変動は、アフリカにおける農家と農家の紛争のリスク要因として広く認識されている。アフリカ4カ国にわたる詳細な気象・地形データの8年間のデータセット(Jan 2015 - Sep 2022)を用いて,パストラルコンフリクトの分析に統計的および機械学習手法を適用した。地理空間的および統計学的分析を用いて,これらの変数を各国における牧畜紛争と関連付ける仮説を検証した。この分析を補完することは、意思決定者のために自動的に更新されるリスクマップである。本モデルでは,どの細胞が,高い予測精度で牧畜競合を経験しうるかを推定し,この精度と細胞の粒度の変化について検討する。

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