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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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