La evidencia localizable y accionable para abordar las amenazas al medio ambiente y la seguridad humana carece de un marco conceptual integral que incorpore los desafíos asociados con los conflictos activos. Se utilizan vías de protección que vinculan literaturas previamente divididas disciplinariamente sobre seguridad ambiental, seguridad humana y resiliencia en un marco conceptual coherente que identifica relaciones clave para analizar un conjunto de datos novedoso y no estructurado de documentos programáticos del Fondo Mundial para el Medio Ambiente (GEF). Un análisis geoespacial subnacional de la documentación del GEF relacionada con proyectos en África encuentra que el 73% de los distritos con proyectos de degradación de tierras del GEF estaban co-localizados con eventos de conflicto activo. Este estudio utiliza Procesamiento de Lenguaje Natural en un conjunto de datos único de 1500 evaluaciones del GEF para identificar entidades textuales asociadas con el conflicto. Estudios de caso adicionales exploran la secuencia y las relaciones de los conceptos de seguridad ambiental y humana que conducen al éxito o fracaso de los proyectos. Se discuten las diferencias entre proyectos de biodiversidad y cambio climático, pero la crisis política, la pobreza y el desastre emergieron como las entidades extraídas más frecuentemente asociadas con el conflicto en proyectos de protección ambiental. La inseguridad debilitó las instituciones y fracturó las comunidades, lo que llevó, tanto directa como indirectamente, a daños relacionados con el conflicto en la programación ambiental y los resultados deseados. Explicaciones causales simples que se encontraron inconsistentes en asociaciones estadísticas a gran escala anteriores también describen de manera inadecuada las dinámicas y relaciones encontradas en las entidades textuales extraídas o resúmenes de casos. Las vías de protección emergentes que enfatizaban la pobreza y la reducción del conflicto, facilitadas por el fortalecimiento institucional y la inclusión, presentan posibilidades prometedoras. La investigación futura con técnicas innovadoras de aprendizaje automático y otros métodos de trabajo con datos no estructurados puede proporcionar evidencia adicional para implementar acciones que aborden el cambio climático y la degradación ambiental mientras se fortalece la resiliencia y la seguridad humana. La gobernanza resiliente, participativa y policéntrica es clave para fomentar este proceso.