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  • Dissertação (Mestrado)

    Boe: corpo e tempo: a temporalidade pela perspectiva Bororo (2024)

    Meniconi, Pedro Almeida ; Novaes, Sylvia Maria Caiuby (Orientador)

    Unidade: FFLCH

    Assuntos: ETNOLOGIA, BORORO, COSMOLOGIA

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      MENICONI, Pedro Almeida. Boe: corpo e tempo. 2024. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2024. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/8/8134/tde-03112025-171742/. Acesso em: 09 nov. 2025.

    • APA

      Meniconi, P. A. (2024). Boe: corpo e tempo: a temporalidade pela perspectiva Bororo (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/8/8134/tde-03112025-171742/

    • NLM

      Meniconi PA. Boe: corpo e tempo: a temporalidade pela perspectiva Bororo [Internet]. 2024 ;[citado 2025 nov. 09 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/8/8134/tde-03112025-171742/

    • Vancouver

      Meniconi PA. Boe: corpo e tempo: a temporalidade pela perspectiva Bororo [Internet]. 2024 ;[citado 2025 nov. 09 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/8/8134/tde-03112025-171742/

  • Artigo de periodico

    Photometric redshifts for the S-PLUS Survey: Is machine learning up to the task? (2022)

    Lima, Erik Rodrigues de ; Sodre Junior, Laerte ; Nakazono, L.; Buzzo, Maria Luisa; Silva, Carolina Queiroz de Abreu ; Herpich, Fábio R.

    Fonte: Astronomy and Computing. Unidades: IAG, IF

    Assuntos: ASTROFÍSICA, COSMOLOGIA, FOTÔMETROS, GALÁXIAS, SOFTWARES, ANÁLISE DE DADOS, PROBABILIDADE

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      LIMA, Erik Rodrigues de et al. Photometric redshifts for the S-PLUS Survey: Is machine learning up to the task?. Astronomy and Computing, v. 38, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ascom.2021.100510. Acesso em: 09 nov. 2025.

    • APA

      Lima, E. R. de, Sodre Junior, L., Nakazono, L., Buzzo, M. L., Silva, C. Q. de A., & Herpich, F. R. (2022). Photometric redshifts for the S-PLUS Survey: Is machine learning up to the task? Astronomy and Computing, 38. doi:10.1016/j.ascom.2021.100510

    • NLM

      Lima ER de, Sodre Junior L, Nakazono L, Buzzo ML, Silva CQ de A, Herpich FR. Photometric redshifts for the S-PLUS Survey: Is machine learning up to the task? [Internet]. Astronomy and Computing. 2022 ; 38[citado 2025 nov. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ascom.2021.100510

    • Vancouver

      Lima ER de, Sodre Junior L, Nakazono L, Buzzo ML, Silva CQ de A, Herpich FR. Photometric redshifts for the S-PLUS Survey: Is machine learning up to the task? [Internet]. Astronomy and Computing. 2022 ; 38[citado 2025 nov. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ascom.2021.100510
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