Source: Ecological Informatics. Unidades: CENA, Interunidades em Ecologia Aplicada
Subjects: ISÓTOPOS ESTÁVEIS, CICLO DO CARBONO, ALGORITMOS, USO DO SOLO, ESTATÍSTICA APLICADA
ABNT
CARVALHO, Osmar Luiz Ferreira de et al. Predicting soil 𝛿13C patterns in Brazil using nested datasets, feature selection, and machine learning. Ecological Informatics, v. 94, p. 1-22, 2026Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ecoinf.2026.103647. Acesso em: 05 abr. 2026.APA
Carvalho, O. L. F. de, Neves, G. das, Souza, J. P. S., Brunello, A. T., Vasconcelos, V., Silva, D. G. e, et al. (2026). Predicting soil 𝛿13C patterns in Brazil using nested datasets, feature selection, and machine learning. Ecological Informatics, 94, 1-22. doi:10.1016/j.ecoinf.2026.103647NLM
Carvalho OLF de, Neves G das, Souza JPS, Brunello AT, Vasconcelos V, Silva DG e, Araújo MG da S, Amorim DJ, Martinelli LA, Nardoto GB, Carvalho OA de. Predicting soil 𝛿13C patterns in Brazil using nested datasets, feature selection, and machine learning [Internet]. Ecological Informatics. 2026 ; 94 1-22.[citado 2026 abr. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ecoinf.2026.103647Vancouver
Carvalho OLF de, Neves G das, Souza JPS, Brunello AT, Vasconcelos V, Silva DG e, Araújo MG da S, Amorim DJ, Martinelli LA, Nardoto GB, Carvalho OA de. Predicting soil 𝛿13C patterns in Brazil using nested datasets, feature selection, and machine learning [Internet]. Ecological Informatics. 2026 ; 94 1-22.[citado 2026 abr. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ecoinf.2026.103647
