Rezultati

eNauka >  Rezultati >  African soil properties and nutrients mapped at 30 m spatial resolution using two-scale ensemble machine learning
Naziv: African soil properties and nutrients mapped at 30 m spatial resolution using two-scale ensemble machine learning
Autori: Tomislav Hengl; Matthew A. E. Miller; Josip Križan; Keith D. Shepherd; Andrew Sila; Milan Kilibarda  ; Ognjen Antonijević  ; Luka Glušica; Achim Dobermann; Stephan M. Haefele;
Steve P. McGrath; Gifty E. Acquah; Jamie Collinson; Leandro Parente; Mohammadreza Sheykhmousa; Kazuki Saito; Jean-Martial Johnson; Jordan Chamberlin; Francis B. T. Silatsa; Martin Yemefack; John Wendt; Robert A. MacMillan; Ichsani Wheeler; Jonathan Crouch;
Godina: 2021
Publikacija: Scientific Reports
ISSN: 2045-2322 Scientific Reports Pretraži identifikator
Izdavač: Springer Science and Business Media {LLC}
Tip rezultata: Naučni članak
Kolacija: vol. 11 br. 1
DOI: 10.1038/s41598-021-85639-y
WoS-ID: 000630510200007
Scopus-ID: 2-s2.0-85102749747
PMID: 33731749
PMCID: PMC7969779
URI: https://enauka.gov.rs/handle/123456789/768608
Izvor metapodataka: (Preuzeto iz ORCID-a) Antonijević, Ognjen
M-kategorija: 
21M21 - Rad u vrhunskom međ. časopisu

134
SCOPUSTM
16
PubMed CentralTM
40
OpenCitations
120
WEB OF SCIENCETM
Alt metrika
Dimensions

Pronađi DOI
Unpaywall

Rezultati na eNauka su zaštićeni autorskim pravima i sva prava su zadržana, osim ako nije drugačije naznačeno.