(UL)
PDF-
Machine learning approaches identify male body size as the most accurate predictor of species richness [Elektronski vir]Čandek, Klemen ; Pristovšek, Urška ; Kuntner, MatjažVir: BMC biology [Elektronski vir]. - ISSN 1741-7007 (18, article no. 105, 2020, str. 1-16)Vrsta gradiva - e-članek ; neleposlovje za odrasleLeto - 2020Jezik - angleškiCOBISS.SI-ID - 27512067
Digitalne vsebine: dCOBISS
| Avtor | Čandek, Klemen ; Pristovšek, Urška ; Kuntner, Matjaž |
| Naslov | Machine learning approaches identify male body size as the most accurate predictor of species richness [Elektronski vir] |
| Datum objave | 2020-08-28 |
| COBISS.SI-ID | 27512067 |
| Verzija objave v repozitoriju | Založnikova različica |
| Licenca objave v repozitoriju | Creative Commons Priznanje avtorstva 4.0 Mednarodna |
| Embargo | Takojšnja javna objava |
Projekti, iz katerih je bila financirana objava
| Naziv | Akronim | Številka projekta | Financer |
|---|---|---|---|
| Evolucijske slepe ulice: Pasti ekstremnih fenotipov | J1-9163-2018 |
Javna agencija za znanstvenoraziskovalno in inovacijsko dejavnost Republike Slovenije |
|
| Biodiverziteta: vzorci, procesi, predikcije in ohranjanje | P1-0236-2018 |
Javna agencija za znanstvenoraziskovalno in inovacijsko dejavnost Republike Slovenije |
|
| Združbe, interakcije in komunikacije v ekosistemih | P1-0255-2017 |
Javna agencija za znanstvenoraziskovalno in inovacijsko dejavnost Republike Slovenije |
Datoteke, ki spadajo k objavi
| Povezava |
|---|
https://bmcbiol.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12915-020-00835-y
|
|
https://d.cobiss.net/repository/si/files/27512067/140868/s12915-020-00835-y_27512067.pdf
|
Vir: Osebne bibliografije
in: SICRIS
