Correction: Machine learning-enhanced monitoring of global copper mining areas
Rattachement africain : cn, au. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
In this article, figure 5 omitted the colour rendering for some regions in China due to a technical oversight during figure preparation. The original article has been corrected.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Correction: Machine learning-enhanced monitoring of global copper mining areas
- Date Crossref
- 24/07/2025
- 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
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Chinese Academy of Sciences pays non établi dans la noticeOrganisme public
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Institute of Urban Environment pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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The University of Melbourne pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Fudan University Department of Environment Science and Technology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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School of Geography pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Chinese Academy of Sciences, Institute of Urban Environment et The University of Melbourne, avec 2 autres affiliations.
Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.