Ceres2030: Nachhaltige Lösungen zur Beendigung des Hungers
| dc.contributor.author | Laborde, David | |
| dc.contributor.author | Porciello, Jaron | |
| dc.contributor.author | Murphy, Sophia | |
| dc.contributor.author | Smaller, Carin | |
| dc.date.accessioned | 2022-06-30T13:21:57Z | |
| dc.date.available | 2022-06-30T13:21:57Z | |
| dc.date.issued | 2020 | |
| dc.description.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. | en_US |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/1813/111349 | |
| dc.language.iso | de | en_US |
| dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International | * |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
| dc.title | Ceres2030: Nachhaltige Lösungen zur Beendigung des Hungers | en_US |
| dc.type | report | en_US |
| schema.accessibilityHazard | none | en_US |
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