Applying machine learning to gauge the number of women in science, technology, and innovation policy (STIP): a model to accommodate missing data

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Link zu diesem Datensatz	https://d-nb.info/1378205855
Titel	Applying machine learning to gauge the number of women in science, technology, and innovation policy (STIP): a model to accommodate missing data / by Caitlin Meyer, Du Baogui, Mohamed Amin Gouda
Person(en)	Meyer, Caitlin (Verfasser) Baogui, Du (Verfasser) Gouda, Mohamed Amin (Verfasser)
Organisation(en)	SpringerLink (Online service) (Sonstige)
Umfang/Format	1 Online-Ressource.
Persistent Identifier	URN: urn:nbn:de:101:1-2510042123447.209240937756 DOI: 10.1057/s41599-025-05610-4
URL	https://doi.org/10.1057/s41599-025-05610-4
Zeitliche Einordnung	Erscheinungsdatum: 2025
Sprache(n)	Englisch (eng)
Beziehungen	Enthalten in: Humanities and Social Sciences Communications (Bd. 12, 4.8.2025, Nr. 1, date:12.2025: 1-20)
Sachgruppe(n)	300 Sozialwissenschaften, Soziologie, Anthropologie

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