Machine learning approaches to testing institutional hypotheses: the case of Acemoglu, Johnson, and Robinson (2001).

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Autor/in	Diallo, Boubacar
Titel	Machine learning approaches to testing institutional hypotheses: the case of Acemoglu, Johnson, and Robinson (2001). Gefälligkeitsübersetzung: Ansätze des maschinellen Lernens zur Prüfung institutioneller Hypothesen: der Fall Acemoglu, Johnson und Robinson (2001).
Quelle	In: Empirical economics, 62 (2022) 5, S. 2587-2600 PDF als Volltext Link als defekt meldenVerfügbarkeit
Sprache	englisch
Dokumenttyp	online; Zeitschriftenaufsatz
ISSN	1435-8921
DOI	10.1007/s00181-021-02110-7
Schlagwörter	Künstliche Intelligenz; Eigentum; Enteignung; Künstliche Intelligenz; Lernen; Recht; Risiko; Sterblichkeit; Wirtschaftsentwicklung; Wirtschaftswachstum; Kolonialismus; Auswirkung; Recht; Lernen; Kolonialismus; Eigentum; Enteignung; Sterblichkeit; Wirtschaftsentwicklung; Wirtschaftswachstum; Auswirkung; Risiko; Institution
Erfasst von	Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung, Nürnberg
Update	2023/1

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