Katalog der Deutschen Nationalbibliothek
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| Link zu diesem Datensatz | https://d-nb.info/1319473393 |
| Titel | Impact of COVID-19 research: a study on predicting influential scholarly documents using machine learning and a domain-independent knowledge graph / by Gollam Rabby, Jennifer D’Souza, Allard Oelen, Lucie Dvorackova, Vojtěch Svátek, Sören Auer |
| Person(en) |
Rabby, Gollam (Verfasser) D’Souza, Jennifer (Verfasser) Oelen, Allard (Verfasser) Dvorackova, Lucie (Verfasser) Svátek, Vojtěch (Verfasser) Auer, Sören (Verfasser) |
| Organisation(en) | SpringerLink (Online service) (Sonstige) |
| Umfang/Format | 1 Online-Ressource. |
| Persistent Identifier |
URN: urn:nbn:de:101:1-2024021511243634655482 DOI: 10.1186/s13326-023-00298-4 |
| URL | https://doi.org/10.1186/s13326-023-00298-4 |
| Zeitliche Einordnung | Erscheinungsdatum: 2023 |
| DDC-Notation | 006.31 (maschinell ermittelte DDC-Kurznotation) |
| Sprache(n) | Englisch (eng) |
| Beziehungen | Enthalten in: Journal of biomedical semantics (Bd. 14, 28.11.2023, Nr. 1, date:12.2023: 1-19) |
| Sachgruppe(n) | 004 Informatik |
| Online-Zugriff | Archivobjekt öffnen |
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