Katalog der Deutschen Nationalbibliothek
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| Link zu diesem Datensatz | https://d-nb.info/1323402403 |
| Titel | Impact of COVID-19 research: a study on predicting influential scholarly documents using machine learning and a domain-independent knowledge graph / 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) |
| Verlag | Hannover : Gottfried Wilhelm Leibniz Universität Hannover - Hannover : Technische Informationsbibliothek (TIB) |
| Zeitliche Einordnung | Erscheinungsdatum: 2023 |
| Umfang/Format | Online-Ressource |
| Persistent Identifier |
URN: urn:nbn:de:101:1-2024031401231541883416 DOI: 10.15488/16524 |
| URL | https://www.repo.uni-hannover.de/handle/123456789/16651 (Verlag) (kostenfrei zugänglich) |
| Sprache(n) | Englisch (eng) |
| Anmerkungen | In: Rabby, G.; D’Souza, J.; Oelen, A.; Dvorackova, L.; Svátek, V. et al.: Impact of COVID-19 research: a study on predicting influential scholarly documents using machine learning and a domain-independent knowledge graph. In: Journal of Biomedical Semantics 14 (2023), 18. DOI: https://doi.org/10.1186/s13326-023-00298-4 |
| DDC-Notation | 006.31 (maschinell ermittelte DDC-Kurznotation) |
| Sachgruppe(n) | 004 Informatik |
| Online-Zugriff | Archivobjekt öffnen |
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