Robust soil total carbon prediction using LIBS: integrating expert knowledge with machine learning and external dataset evaluation (2025)
- Authors:
- Autor USP: NEIVA, DAVI KEGLEVICH - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.46770/AS.2025.018
- Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL; ESPECTROSCOPIA ATÔMICA; ANÁLISE DO SOLO; CARBONO
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Sustainable Development Goals (GDS):
02. Zero hunger
- Imprenta:
- Source:
- Título: Atomic Spectroscopy
- ISSN: 0195-5373
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 46, n. 2, p. 141-149, 2025
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
GUEDES, Wesley Nascimento et al. Robust soil total carbon prediction using LIBS: integrating expert knowledge with machine learning and external dataset evaluation. Atomic Spectroscopy, v. 46, n. 2, p. 141-149, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.46770/AS.2025.018. Acesso em: 24 dez. 2025. -
APA
Guedes, W. N., Babos, D. V., Freitas, V. da S., Neiva, D. K., Souza, D. de, Martin-Neto, L., et al. (2025). Robust soil total carbon prediction using LIBS: integrating expert knowledge with machine learning and external dataset evaluation. Atomic Spectroscopy, 46( 2), 141-149. doi:10.46770/AS.2025.018 -
NLM
Guedes WN, Babos DV, Freitas V da S, Neiva DK, Souza D de, Martin-Neto L, Milori DMBP, Villas Boas PR. Robust soil total carbon prediction using LIBS: integrating expert knowledge with machine learning and external dataset evaluation [Internet]. Atomic Spectroscopy. 2025 ; 46( 2): 141-149.[citado 2025 dez. 24 ] Available from: https://doi.org/10.46770/AS.2025.018 -
Vancouver
Guedes WN, Babos DV, Freitas V da S, Neiva DK, Souza D de, Martin-Neto L, Milori DMBP, Villas Boas PR. Robust soil total carbon prediction using LIBS: integrating expert knowledge with machine learning and external dataset evaluation [Internet]. Atomic Spectroscopy. 2025 ; 46( 2): 141-149.[citado 2025 dez. 24 ] Available from: https://doi.org/10.46770/AS.2025.018 - Interpretação de modelos complexos de aprendizado de máquina
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Informações sobre o DOI: 10.46770/AS.2025.018 (Fonte: oaDOI API)
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