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A modular framework for FAIR shallow landslide susceptibility mapping based on machine learning
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In
Natural hazards 120(9), Seiten/Artikel-Nr.:8953-8982
2024
Published: 08 April 2024
Online
DOI: 10.18154/RWTH-2024-05090
DOI: 10.1007/s11069-024-06563-8
URL: https://publications.rwth-aachen.de/record/986241/files/986241.pdf
Einrichtungen
Projekte
- OAPKF - Open-Access-Publikation mit Unterstützung der RWTH Aachen University (021000-OAPKF) (021000-OAPKF)
- BMUV 67KI2043 - KI Strategie für Erdsystemdaten (67KI2043) (67KI2043)
Thematische Einordnung (Klassifikation)
DDC: 550
OpenAccess: 
PDF
Dokumenttyp
Journal Article
Format
online, print
Sprache
English
Anmerkung
Peer reviewed article
Externe Identnummern
SCOPUS: SCOPUS:2-s2.0-85189467509
WOS Core Collection: WOS:001197870800001
OpenAlex: W4394574299
Interne Identnummern
RWTH-2024-05090
Datensatz-ID: 986241
Beteiligte Länder
Germany, Switzerland
; 
; 
; Clarivate Analytics Master Journal List ; Current Contents - Physical, Chemical and Earth Sciences ; DEAL Springer ; Essential Science Indicators ; IF < 5 ; JCR ; Nationallizenz
; SCOPUS ; Science Citation Index Expanded ; Web of Science Core Collection
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The record appears in these collections: |
| Typ | Amount | VAT | Currency | Share | Status | Cost centre |
| Other | 100.00 | 7.00 | EUR | 4.79 % | (DEAL) | 021000-422410 |
| Hybrid-OA | 1987.00 | 139.09 | EUR | 95.21 % | (DEAL) | 021000-422410 |
| Sum | 2087.00 | 146.09 | EUR | |||
| Total | 2233.09 |
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