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Modelling Lithuanian family farms' participation in agri-environmental subsidy schemes: a Neural Network Approach

RiuNet: Repositorio Institucional de la Universidad Politécnica de Valencia

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Modelling Lithuanian family farms' participation in agri-environmental subsidy schemes: a Neural Network Approach

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Gesevi?ien?, K.; Besusparien?, E. (2023). Modelling Lithuanian family farms' participation in agri-environmental subsidy schemes: a Neural Network Approach. Economía Agraria y Recursos Naturales - Agricultural and Resource Economics. 23(2):117-142. https://doi.org/10.7201/earn.2023.02.05

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10251/201392

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Metadatos del ítem

Título: Modelling Lithuanian family farms' participation in agri-environmental subsidy schemes: a Neural Network Approach
Otro titulo: Modelado de la participación de las granjas familiares lituanas en esquemas de subsidios agroambientales: un enfoque de red neuronal
Autor: Gesevičienė, Kristina Besusparienė, Erika
Fecha difusión:
Resumen:
[EN] Properly targeted agri-environmental subsidies (AES) can ensure the implementation of the European Green Deal goals. Hence, it is important to know what factors encourage family farms to participate in the AES schemes ...[+]


[ES] Los subsidios agroambientales (AES) adecuadamente dirigidos pueden garantizar la implementación de los objetivos del Pacto Verde Europeo. Por lo tanto, es importante saber qué factores alientan a las explotaciones ...[+]
Palabras clave: Agri-environmental Subsidy , Agricultural Practices , Common Agricultural Policy , Neural Network , Multilayer Perceptron , Subsidio Agroambiental , Prácticas de la Agricultura , Política Agrícola Común , Red Neuronal , Perceptrón Multicapa
Derechos de uso: Reconocimiento - No comercial - Sin obra derivada (by-nc-nd)
Fuente:
Economía Agraria y Recursos Naturales - Agricultural and Resource Economics. (issn: 1578-0732 ) (eissn: 2174-7350 )
DOI: 10.7201/earn.2023.02.05
Editorial:
Universitat Politècnica de València
Versión del editor: https://doi.org/10.7201/earn.2023.02.05
Tipo: Artículo

Localización


 

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