Analysis of judiciary expenditure and productivity using machine learning techniques (2023)
- Authors:
- USP affiliated authors: FAVERO, LUIZ PAULO LOPES - FEA ; CORREA, HAMILTON LUIZ - FEA ; VASCONCELOS, FERNANDO FREIRE - ESALQ ; SÁTIRO, RENATO MÁXIMO - ESALQ ; BORTOLOTO, GABRIELA TROYANO - FEA
- Unidades: FEA; ESALQ
- DOI: 10.3390/math11143195
- Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL; DESPESAS PROCESSUAIS; PRODUTIVIDADE; REDES NEURAIS; SISTEMA JUDICIÁRIO
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Mathematics
- ISSN: 2227-7390
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 11, art. 3195, p. 1-19, 2023
- Status:
- Artigo publicado em periódico de acesso aberto (Gold Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão publicada (Published version)
- Acessar versão aberta:
-
ABNT
VASCONCELOS, Fernando Freire et al. Analysis of judiciary expenditure and productivity using machine learning techniques. Mathematics, v. 11, p. 1-19, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/math11143195. Acesso em: 01 abr. 2026. -
APA
Vasconcelos, F. F., Sátiro, R. M., Fávero, L. P. L., Bortoloto, G. T., & Corrêa, H. L. (2023). Analysis of judiciary expenditure and productivity using machine learning techniques. Mathematics, 11, 1-19. doi:10.3390/math11143195 -
NLM
Vasconcelos FF, Sátiro RM, Fávero LPL, Bortoloto GT, Corrêa HL. Analysis of judiciary expenditure and productivity using machine learning techniques [Internet]. Mathematics. 2023 ; 11 1-19.[citado 2026 abr. 01 ] Available from: https://doi.org/10.3390/math11143195 -
Vancouver
Vasconcelos FF, Sátiro RM, Fávero LPL, Bortoloto GT, Corrêa HL. Analysis of judiciary expenditure and productivity using machine learning techniques [Internet]. Mathematics. 2023 ; 11 1-19.[citado 2026 abr. 01 ] Available from: https://doi.org/10.3390/math11143195 - Construção e validação de conteúdo de uma escala de satisfação de stakeholders de organizações do esporte
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| Tipo | Nome | Link | |
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3149962-Analysis of Judic... | Direct link |
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