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dc.contributor.authorRey Devesa, Pablo
dc.contributor.authorCarthy, Joe
dc.contributor.authorPrudencio, Janire
dc.contributor.authorTitos Luzón, Manuel Marcelino 
dc.contributor.authorPrudencio Soñora, Janire 
dc.contributor.authorIbáñez, Jesús M.
dc.contributor.authorBenítez, Carmen
dc.date.accessioned2024-07-26T11:28:47Z
dc.date.available2024-07-26T11:28:47Z
dc.date.issued2024-06-26
dc.identifier.citationRey Devesa, P. et. al. Front. Earth Sci. 12:1342468. [https://doi.org/10.3389/feart.2024.1342468]es_ES
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10481/93524
dc.description.sponsorshipSpanish Project PID2022-143083NB-I00, “LEARNING”, funded by MICIU/AEI /10.13039/501100011033es_ES
dc.description.sponsorshipFEDER, UEes_ES
dc.description.sponsorshipprojects PROOF-FOREVER (EUR2022.134044), ALARM (C.EXP. 022.UGR23) and IMPROVEes_ES
dc.description.sponsorshipProject: PLEC2022-009271 “DigiVolCa”es_ES
dc.description.sponsorshipMCIN/AEI/10.13039/501100011033 and by EU «NextGenerationEU/PRTR», 10.13039/501100011033es_ES
dc.language.isoenges_ES
dc.publisherFrontierses_ES
dc.rightsAtribución 4.0 Internacional*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/*
dc.titleUniversal machine learning approach to volcanic eruption forecasting using seismic featureses_ES
dc.typejournal articlees_ES
dc.relation.projectIDinfo:eu-repo/grantAgreement/EU/PRTR/501100011033es_ES
dc.rights.accessRightsopen accesses_ES
dc.identifier.doi10.3389/feart.2024.1342468
dc.type.hasVersionVoRes_ES


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