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1. The hard problem of prediction for conflict prevention

   Autor*in: Mueller, Hannes; Rauh, Christopher

   Erschienen: [2020]

   Verlag:  University of Cambridge, Faculty of Economics, Cambridge

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   Zugang:

   Verlag (kostenfrei) Resolving-System (kostenfrei)

   Kiel: ZBW - Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft, Standort Kiel

   Standort:

   ZBW - Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft, Standort Kiel

   Signatur:

   VSP 1362

   Fernleihe:

   keine Fernleihe

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   Quelle:	Verbundkataloge
   Sprache:	Englisch
   Medientyp:	Buch (Monographie)
   Format:	Online
   Weitere Identifier:	doi: 10.17863/CAM.52483
   Schriftenreihe:	Cambridge working paper in economics ; 2015
   Schlagworte:	Prognoseverfahren; Politischer Konflikt; Prävention; Künstliche Intelligenz; Kostenfunktion; Conflict prediction; Conflict trap; Topic models; LDA; Random forest; News text; Machine learning
   Umfang:	1 Online-Ressource (circa 65 Seiten), Illustrationen