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Titel:

Using Machine Learning to Identify Heterogeneous Impacts of Agri-Environment Schemes in the EU: A Case Study

Dokumenttyp:
Zeitschriftenaufsatz
Autor(en):
Stetter, Christian; Mennig, Philipp; Sauer, Johannes
Nicht-TUM Koautoren:
nein
Kooperation:
-
Intellectual Contribution:
Discipline-based Research
Zeitschriftentitel:
European Review of Agricultural Economics
Journal gelistet in FT50 Ranking:
nein
Jahr:
2022
Volltext / DOI:
doi:10.1093/erae/jbab057
Verlag / Institution:
Oxford University Press (OUP)
E-ISSN:
0165-15871464-3618
Publikationsdatum:
10.03.2022
Urteilsbesprechung:
0
Key publication:
Ja
Peer reviewed:
Ja
International:
Ja
Book review:
Nein
commissioned:
not commissioned
Technology:
Nein
Interdisziplinarität:
Ja
Leitbild:
;
Ethics und Sustainability:
Ja
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