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1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Sitemtc-m16d.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP7W/3A7MC6H
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m19/2011/08.04.19.19   (acesso restrito)
Última Atualização2011:12.23.16.19.50 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m19/2011/08.04.19.19.45
Última Atualização dos Metadados2021:02.12.13.48.14 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE--PRE/
DOI10.1016/j.eswa.2010.10.031
ISSN0957-4174
Chave de CitaçãoLorenaJaSiGiLoCaYa:2011:CoMaLe
TítuloComparing machine learning classifiers in potential distribution modelling
Ano2011
Mêsmay
Data de Acesso09 maio 2024
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho595 KiB
2. Contextualização
Autor1 Lorena, Ana C
2 Jacintho, Luis F. O
3 Siqueira, Marinez F.
4 De Giovanni, Renato
5 Lohmann, Lucia G.
6 Carvalho, Andre C. P. L. F. de
7 Yamamoto, Missae
Grupo1
2
3
4
5
6
7 DAE-CEA-INPE-MCT-BR
Afiliação1 CMCC Univ Fed ABC, Santo Andre, SP, Brazil
2 CMCC Univ Fed ABC, Santo Andre, SP, Brazil
3 CRIA, Campinas, SP, Brazil
4 CRIA, Campinas, SP, Brazil
5 Univ Sao Paulo, Inst Biociencias, Sao Paulo, Brazil
6 Univ Sao Paulo, ICMC, Sao Carlos, SP, Brazil
7 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mailsecretaria.cpa@dir.inpe.br
RevistaExpert Systems with Applications
Volume38
Número5
Páginas5268-5275
Nota SecundáriaA1_ADMINISTRAÇÃO,_CIÊNCIAS_CONTÁBEIS_E_TURISMO B1_CIÊNCIA_DA_COMPUTAÇÃO A1_ENGENHARIAS_I A1_ENGENHARIAS_III A2_GEOCIÊNCIAS A1_INTERDISCIPLINAR
Histórico (UTC)2011-08-04 19:27:59 :: secretaria.cpa@dir.inpe.br -> administrator :: 2011
2011-08-15 04:45:40 :: administrator -> secretaria.cpa@dir.inpe.br :: 2011
2011-11-01 11:45:46 :: secretaria.cpa@dir.inpe.br -> tereza@sid.inpe.br :: 2011
2011-12-23 16:20:26 :: tereza@sid.inpe.br -> administrator :: 2011
2012-10-15 02:14:45 :: administrator -> tereza@sid.inpe.br :: 2011
2013-03-08 17:14:50 :: tereza@sid.inpe.br -> administrator :: 2011
2021-02-12 13:48:14 :: administrator -> tereza@sid.inpe.br :: 2011
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
Palavras-ChaveEcological niche modelling
Potential distribution modelling
Machine learning. SPECIES DISTRIBUTIONS
CLIMATE-CHANGE
HABITAT SUITABILITY
PREDICTION
BIODIVERSITY
AREAS
INVASIONS
ENVELOPE
NICHES
SCALE
ResumoSpecies' potential distribution modelling consists of building a representation of the fundamental ecological requirements of a species from biotic and abiotic conditions where the species is known to occur. Such models can be valuable tools to understand the biogeography of species and to support the prediction of its presence/absence considering a particular environment scenario. This paper investigates the use of different supervised machine learning techniques to model the potential distribution of 35 plant species from Latin America. Each technique was able to extract a different representation of the relations between the environmental conditions and the distribution profile of the species. The experimental results highlight the good performance of random trees classifiers, indicating this particular technique as a promising candidate for modelling species' potential distribution.
ÁreaCEA
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDAE > Comparing machine learning...
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agreement.html 04/08/2011 16:19 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
Idiomaen
Grupo de Usuáriosadministrator
secretaria.cpa@dir.inpe.br
tereza@sid.inpe.br
Visibilidadeshown
Política de Arquivamentodenypublisher denyfinaldraft24
Permissão de Leituradeny from all and allow from 150.163
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhosid.inpe.br/mtc-m19@80/2009/08.21.17.02.53
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ETL868
DivulgaçãoWEBSCI; PORTALCAPES; COMPENDEX.
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m19@80/2009/08.21.17.02
6. Notas
Campos Vaziosalternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel electronicmailaddress format isbn label lineage mark nextedition notes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate session shorttitle sponsor subject targetfile tertiarymark tertiarytype typeofwork url
7. Controle da descrição
e-Mail (login)tereza@sid.inpe.br
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