Hybrid machine learning algorithms accurately predict marine ecological communities (2025)
- Authors:
- USP affiliated authors: VIEIRA, DANILO CANDIDO - IO ; CORBISIER, THAIS NAVAJAS - IO ; WATANABE, LUCIANA ERIKA YAGINUMA - IO ; GHELLER, PAULA FOLTRAN - IO
- Unidade: IO
- DOI: 10.3389/fmars.2025.1458014
- Subjects: NEMATOIDES; INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL; MONITORAMENTO AMBIENTAL
- Keywords: Ambiente marinho; Aprendizado supervisionado; Aprendizado não supervisionado; Linha de base
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Frontiers in Marine Science (print)
- ISSN: 2296-7745
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 12, artigo 1458014, 2025
- Status:
- Artigo publicado em periódico de acesso aberto (Gold Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão publicada (Published version)
- Acessar versão aberta:
-
ABNT
YAGINUMA, Luciana Erika et al. Hybrid machine learning algorithms accurately predict marine ecological communities. Frontiers in Marine Science (print), v. 12, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3389/fmars.2025.1458014. Acesso em: 02 abr. 2026. -
APA
Yaginuma, L. E., Gallucci, F., Vieira, D. C., Gheller, P. F., Jesus, S. B. de, Corbisier, T. N., & Fonseca, G. (2025). Hybrid machine learning algorithms accurately predict marine ecological communities. Frontiers in Marine Science (print), 12. doi:10.3389/fmars.2025.1458014 -
NLM
Yaginuma LE, Gallucci F, Vieira DC, Gheller PF, Jesus SB de, Corbisier TN, Fonseca G. Hybrid machine learning algorithms accurately predict marine ecological communities [Internet]. Frontiers in Marine Science (print). 2025 ; 12[citado 2026 abr. 02 ] Available from: https://doi.org/10.3389/fmars.2025.1458014 -
Vancouver
Yaginuma LE, Gallucci F, Vieira DC, Gheller PF, Jesus SB de, Corbisier TN, Fonseca G. Hybrid machine learning algorithms accurately predict marine ecological communities [Internet]. Frontiers in Marine Science (print). 2025 ; 12[citado 2026 abr. 02 ] Available from: https://doi.org/10.3389/fmars.2025.1458014 - Predicting large-scale spatial patterns of marine meiofauna: implications for environmental monitoring
- A meiofauna da plataforma continental interna adjacente ao sistema estuarino de santos
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- iMESc – an interactive machine learning app for environmental sciences
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