Country transition index based on hierarchical clustering to predict next COVID-19 waves (2021)
- Authors:
- Autor USP: MELLO, RODRIGO FERNANDES DE - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1038/s41598-021-94661-z
- Subjects: ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS; INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL; SURTOS DE DOENÇAS; COVID-19
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Scientific Reports
- ISSN: 2045-2322
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 11, p. 1-13, 2021
- Este artigo NÃO possui versão em acesso aberto
-
ABNT
RIOS, Ricardo Araújo et al. Country transition index based on hierarchical clustering to predict next COVID-19 waves. Scientific Reports, v. 11, p. 1-13, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1038/s41598-021-94661-z. Acesso em: 07 mar. 2026. -
APA
Rios, R. A., Nogueira, T., Coimbra, D. B., Lopes, T. J. da S., Abraham, A., & Mello, R. F. de. (2021). Country transition index based on hierarchical clustering to predict next COVID-19 waves. Scientific Reports, 11, 1-13. doi:10.1038/s41598-021-94661-z -
NLM
Rios RA, Nogueira T, Coimbra DB, Lopes TJ da S, Abraham A, Mello RF de. Country transition index based on hierarchical clustering to predict next COVID-19 waves [Internet]. Scientific Reports. 2021 ; 11 1-13.[citado 2026 mar. 07 ] Available from: https://doi.org/10.1038/s41598-021-94661-z -
Vancouver
Rios RA, Nogueira T, Coimbra DB, Lopes TJ da S, Abraham A, Mello RF de. Country transition index based on hierarchical clustering to predict next COVID-19 waves [Internet]. Scientific Reports. 2021 ; 11 1-13.[citado 2026 mar. 07 ] Available from: https://doi.org/10.1038/s41598-021-94661-z - A novel approach to quantify novelty levels applied on ubiquitous music distribution
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