dc.contributor.author |
Eisele, Jörg |
de_DE |
dc.contributor.author |
Böhm, Kristine |
de_DE |
dc.date.accessioned |
2021-02-15T09:46:33Z |
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dc.date.available |
2021-02-15T09:46:33Z |
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dc.date.issued |
2020 |
de_DE |
dc.identifier.uri |
http://hdl.handle.net/10900/112690 |
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dc.language.iso |
de |
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dc.relation.uri |
https://doi.org/10.5771/9783748920984-517 |
de_DE |
dc.subject.classification |
Kriminalität |
de_DE |
dc.subject.classification |
Prävention |
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dc.subject.classification |
Kriminalprognose |
de_DE |
dc.subject.classification |
Algorithmus |
de_DE |
dc.subject.classification |
Data Mining |
de_DE |
dc.subject.classification |
Personenbezogene Daten |
de_DE |
dc.title |
Potential und Risiken von Predictive Policing |
de_DE |
dc.type |
BookPart |
de_DE |
utue.personen.pnd |
Eisele, Jörg/173925545 |
de_DE |
utue.publikation.seiten |
519-533 |
de_DE |
utue.personen.roh |
Eisele, Jörg |
de_DE |
utue.personen.roh |
Böhm, Kristine |
de_DE |
utue.publikation.seitengesamt |
1 Online-Ressource |
de_DE |
utue.publikation.buchdesbeitrags |
Digitalisierung, Automatisierung, KI und Recht - 1. Auflage - Baden-Baden : Nomos, 2020 |
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utue.titel.verfasserangabe |
Prof. Dr. Jörg Eisele/Kristine Böhm |
de_DE |
utue.publikation.abrufzeichen |
t024 |
de_DE |
utue.publikation.swbdatum |
7201 |
de_DE |
utue.artikel.ppn |
1744896054 |
de_DE |