LEADER 01056nam a22002531i 4500 001 991004001769707536 005 20040710180231.0 008 040802s1928 fr |||||||||||||||||fre 035 $ab13158090-39ule_inst 035 $aARCHE-111070$9ExL 040 $aBiblioteca Interfacoltà$bita$cA.t.i. Arché s.c.r.l. Pandora Sicilia s.r.l. 082 04$a843.3 100 1 $aDu Fail, Noel$0456895 245 10$aPropos rustiques ; suivis des Baliverneries /$cde Noël du Fail ; avec une introduction, des notes, un glossaire et une bibliographie par Louis Raymond Lefèvre 260 $aParis :$bGarnier,$c1928 300 $aXXVI, 196 p. ;$c19 cm 440 0$aCollection Selecta des Classiques Garnier 700 1 $aLefèvre, Louis Raymond 907 $a.b13158090$b02-04-14$c05-08-04 912 $a991004001769707536 945 $aLE002 Fondo Giudici L 889$g1$i2002000333896$lle002$nC. 1$o-$pE0.00$q-$rn$so $t0$u0$v0$w0$x0$y.i13796987$z05-08-04 996 $aPropos rustiques$9179287 997 $aUNISALENTO 998 $ale002$b05-08-04$cm$da $e-$ffre$gfr $h0$i1 LEADER 03258nam 22006255 450 001 9910997189903321 005 20250423130223.0 010 $a981-9625-44-0 024 7 $a10.1007/978-981-96-2544-4 035 $a(CKB)38537985000041 035 $a(DE-He213)978-981-96-2544-4 035 $a(MiAaPQ)EBC32077072 035 $a(Au-PeEL)EBL32077072 035 $a(OCoLC)1524421689 035 $a(EXLCZ)9938537985000041 100 $a20250423d2025 u| 0 101 0 $aeng 135 $aur||||||||||| 181 $ctxt$2rdacontent 182 $cc$2rdamedia 183 $acr$2rdacarrier 200 10$aPredicting Inequality of Opportunity and Poverty in India Using Machine Learning /$fby Balwant Singh Mehta, Ravi Srivastava, Siddharth Dhote 205 $a1st ed. 2025. 210 1$aSingapore :$cSpringer Nature Singapore :$cImprint: Springer,$d2025. 215 $a1 online resource (XXI, 169 p. 42 illus., 37 illus. in color.) 225 1 $aIndia Studies in Business and Economics,$x2198-0020 311 08$a981-9625-43-2 327 $aIntroduction -- Concept and Measurement of IOp -- Decomposition of Inequality of Opportunity -- Predicting Poverty with Machine Learning and Geospatial Data -- Inequality of Opportunity in Education -- Inequality of Opportunity in Health Care Services -- Conclusion and Way Forward. 330 $aThis open-access book combines traditional economic methods with newer machine learning techniques such as regression trees and random forests to analyse data and provide an in-depth analysis of inequality of opportunity and poverty in India. Using data from national surveys and unique sources like night-time satellite images and location data of points of interest, it explores different aspects of inequality and poverty. The book adopts a unique interdisciplinary approach, blending theories and methods from sociology, economics, geography, anthropology, and computer science to explore three key aspects of human well-being: income, health, and education, focusing on regional disparities. It aims to offer practical insights for policymakers and researchers who want to address social and economic inequalities in India. 410 0$aIndia Studies in Business and Economics,$x2198-0020 606 $aDevelopment economics 606 $aEconomic policy 606 $aSocial policy 606 $aLabor economics 606 $aDevelopment Economics 606 $aSocio-Economic Policy 606 $aLabor Economics 615 0$aDevelopment economics. 615 0$aEconomic policy. 615 0$aSocial policy. 615 0$aLabor economics. 615 14$aDevelopment Economics. 615 24$aSocio-Economic Policy. 615 24$aLabor Economics. 676 $a338.9 700 $aMehta$b Balwant Singh$4aut$4http://id.loc.gov/vocabulary/relators/aut$0954307 702 $aS?ri?va?stava$b Ravi$4aut$4http://id.loc.gov/vocabulary/relators/aut 702 $aDhote$b Siddharth$4aut$4http://id.loc.gov/vocabulary/relators/aut 801 0$bMiAaPQ 801 1$bMiAaPQ 801 2$bMiAaPQ 906 $aBOOK 912 $a9910997189903321 996 $aPredicting Inequality of Opportunity and Poverty in India Using Machine Learning$94375234 997 $aUNINA LEADER 03004oam 2200493 c 450 001 9910972382803321 005 20260302090207.0 010 $a3-8382-6138-0 024 3 $a9783838261386 035 $a(CKB)4100000008340271 035 $a(MiAaPQ)EBC5782567 035 $a(ibidem)9783838261386 035 $a(EXLCZ)994100000008340271 100 $a20260302d2010 uy 0 101 0 $ager 135 $aurcnu|||||||| 181 $ctxt$2rdacontent 182 $cc$2rdamedia 183 $acr$2rdacarrier 200 14$aDer Osten im Westen ? oder: Wie viel DDR steckt in Angela Merkel, Matthias Platzeck und Wolfgang Thierse? $eVersuch einer Kollektivbiographie /$fMichael Lühmann, Matthias Micus, Robert Lorenz 205 $a1st ed. 210 $aHannover$cibidem$d2010 215 $a1 online resource (166 pages) 225 0 $aGöttinger Junge Forschung$v6 311 08$a3-8382-0138-8 330 $aAngela Merkel ist eine, Matthias Platzeck ist ebenso einer wie auch Wolfgang Thierse: Wendepolitiker. In der SPD sind viele gelandet, auch bei der CDU, bei den Bündnisgrünen hingegen gibt es sie kaum, in der Linkspartei kommen sie gar nicht vor. Auferstanden aus den Ruinen des vierzig Jahre währenden real existierenden Sozialismus auf ostdeutschem Boden, machten sie sich in den Wirren der Revolution von 1989 auf, die damalige DDR mitzugestalten, umzugestalten.Es handelt sich um typische Karrieren des Umbruchs. Man kennt sie, diese Karrieren, die scheinbar aus dem Nichts, aus den Trümmern der Umbruchs- oder, im Falle der alten Bundesrepublik, aus der Zusammenbruchsgesellschaft nach 1945 hervorgegangen sind. Und doch sind diese Karrieren singulär, waren und sind doch viele Wendepolitiker jenseits klassischer Karrierepfade binnen kürzester Zeit an die Spitzen der deutschen Volksparteien emporgestiegen. Was ist das Geheimnis des ? teilweise auch nur vorübergehenden ? Erfolgs dieses spezifisch ostdeutschen Politikertyps? Was hat beispielsweise die Wendepolitikerin Angela Merkel der bundesrepublikanischen politischen Avantgarde voraus, dass sie an die Spitze der CDU und schließlich der Regierung aufstieg? Auf Fragen wie diese gibt Michael Lühmann in seiner vorliegenden Studie erstmals unter einer verbindenden Klammer Antworten, indem er sich den biographischen Wurzeln der Protagonisten annähert, an das Leben in der DDR und den daraus resultierenden politischen Folgen. 410 0$aGo?ttinger junge Forschung ;$vBand 6. 606 $aDDR 606 $aBRD 606 $aPolitik 615 4$aDDR 615 4$aBRD 615 4$aPolitik 676 $a943.0883092 700 $aLühmann$b Michael$4aut$00 702 $aMicus$b Matthias$4edt 702 $aLorenz$b Robert$4edt 801 0$bMiAaPQ 801 1$bMiAaPQ 801 2$bMiAaPQ 906 $aBOOK 912 $a9910972382803321 996 $aDer Osten im Westen - oder: Wie viel DDR steckt in Angela Merkel, Matthias Platzeck und Wolfgang Thierse$94413573 997 $aUNINA