Aller au contenu principal
2022 article

A data-driven method for predicting debris-flow runout zones by integrating multivariate adaptive regression splines and Akaike information criterion

8Citations signalées, ce qui n’est pas une note de qualité
1Institutions déclarées
1Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : cn. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Résumé indisponible. Les résultats de l’étude ne doivent pas être déduits de son seul titre.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
A data-driven method for predicting debris-flow runout zones by integrating multivariate adaptive regression splines and Akaike information criterion
Date Crossref
04/05/2022
Éditeur
Springer Science and Business Media LLC
Type
journal-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Où se fait cette recherche

  • Hubei University of Technology pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • School of Civil Engineering pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure

Hubei University of Technology et School of Civil Engineering.

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

Les sujets associés

Landslides and related hazardsGeotechnical Engineering and AnalysisFire effects on ecosystems

BNTIC News n’est pas le producteur de ces données. Les publications sont interrogées à la demande dans Crossref, OpenAIRE, DOAJ, Europe PMC, HAL, DataCite, AfricArXiv, ROR et la Banque mondiale, sans clé d’accès. OpenAlex reste optionnel. Aucun service payant n’est nécessaire et aucune donnée externe n’est enregistrée en base. Consulter les sources et leurs limites.