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《行星因果推断》一书探讨了地球观测 (EO) 数据如何增强社会科学研究，加深我们对人类对环境、社会和经济影响的理解。虽然使用调查和国家统计数据的传统方法成本高昂且有限，但来自卫星的 EO 数据为以精细分辨率研究城市化、贫困、冲突和森林砍伐等现象提供了全球实时视角。本书介绍了以因果为导向的基于 EO 的机器学习 (ML)，其中分析图像中的空间数据以创建社会科学指标的代理并用于因果推断。这些行星因果推断方法可以为全球社会问题提供高分辨率洞察，为评估冲突、可持续发展和其他现象提供新方法。通过结合地理、历史和多尺度分析的见解，“行星因果推断”为研究人员提供了基础，以解决家庭、社区、区域和全球尺度的综合问题。本书的“成分”和“食谱”食谱式框架使社会科学家能够采用 EO-ML 方法，开发自己的研究方法，并解决全球范围内的紧迫问题。
行星因果推断：通过地球观测了解社会和经济
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