Ceres2030 : Solutions durables pour éradiquer la faim
| dc.contributor.author | Laborde, David | |
| dc.contributor.author | Porciello, Jaron | |
| dc.contributor.author | Smaller, Carin | |
| dc.date.accessioned | 2022-06-30T13:16:21Z | |
| dc.date.available | 2022-06-30T13:16:21Z | |
| dc.date.issued | 2020 | |
| dc.description.abstract | Le Ceres2030 et la collection de travaux de Nature Reseach repoussent les frontières de la science pour soutenir une prise de décision fondée sur des preuves. C’est la première tentative d’analyse de la littérature des 20 dernières années sur le développement agricole en utilisant l’intelligence artificielle en appui d’une méthodologie rigoureuse de synthèse des données. L’équipe Ceres2030 a travaillé avec les chercheurs pour soutenir l’intégration des résultats de cette recherche dans les paramètres d’un modèle d’équilibre général. Ce modèle constitue l’un des exercices de modélisation les plus complexes jamais tentés, appliquant des centaines de milliers d’équations pour rendre compte de relations complexes à différents niveaux de l’économie au fil du temps. Il utilise des données à tous les niveaux, du mondial au national, et jusqu’aux ménages. | en_US |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/1813/111347 | |
| dc.language.iso | fr | en_US |
| dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International | * |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
| dc.subject | SDG2 | en_US |
| dc.subject | ODA | en_US |
| dc.title | Ceres2030 : Solutions durables pour éradiquer la faim | en_US |
| dc.type | report | en_US |
| schema.accessibilityHazard | none | en_US |
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