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Ceres2030: Nachhaltige Lösungen zur Beendigung des Hungers

Author
Laborde, David; Porciello, Jaron; Murphy, Sophia; Smaller, Carin
Abstract
Die Ceres2030 und Nature Research Collection erweitert die Grenzen der Forschung zur Unterstützung von
evidenzbasierter Entscheidungsfindung. Dies ist der erste Versuch, die Literatur zur landwirtschaftlichen
Entwicklung der letzten 20 Jahre mit Hilfe von künstlicher Intelligenz zu analysieren, um eine strenge Methodik
für die Evidenzsynthese zu unterstützen. Das Ceres2030-Team arbeitete mit Wissenschaftlern zusammen, um die
Integration von Erkenntnissen aus dieser Forschung in die Parameter eines allgemeinen Gleichgewichtsmodells
zu unterstützen. Bei dem Modell handelt es sich um eine der komplexesten Modellierungen, die je versucht
wurden, bei der hunderttausende von Gleichungen angewandt wurden, um den verflochtenen Beziehungen
über verschiedene Ebenen der Wirtschaft hinweg und über die Zeit Rechnung zu tragen. Das Modell
verwendete Daten aus allen Ebenen, von der globalen bis zur nationalen, bis hinunter in die Haushalte.
Date Issued
2020Rights
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International
Type
report
Accessibility Hazard
none
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