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Conservatoire botanique national de Bailleul
| Titre : | Machine-learning algorithms predict soil seed bank persistence from easily available traits |
| in : | |
| Auteurs : | ROSBAKH, S., Auteur ; PICHLER, M., Auteur ; POSCHLOD, P., Auteur |
| Type de document : | document électronique |
| Année de publication : | 2022 |
| Note générale : |
Document numérique |
| Langues: | Anglais |
| Catégories : |
Thesaurus Geographique Allemagne |
| Mots-clés: | artificial intelligence , persistence , predictive modeling , random forest , seed , soil , trait |
| Matricule : | R733.25(2):(12660) |
| Références : | Applied Vegetation Science, 25(2) : 1-13 |
| Type de sous doc : | Image/Bibliographie |
| Autres ISBN/ISSN : | 1654-109X |
| Etat Projet Digitale2 : | Pas d'inventaire à saisir |
| En ligne : | https://doi.org/10.1111/avsc.12660 |
Exemplaires
| Code-barres | Cote | Support | Localisation | Section | Disponibilité |
|---|---|---|---|---|---|
| aucun exemplaire |
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