Detecting and tracking depression through temporal topic modeling of tweets: insights from a 180-day study

Standort
Deutsche Nationalbibliothek Frankfurt am Main
Umfang
1 Online-Ressource.
Sprache
Englisch

Erschienen in
Detecting and tracking depression through temporal topic modeling of tweets: insights from a 180-day study ; volume:3 ; number:1 ; day:6 ; month:12 ; year:2024 ; pages:1-10 ; date:12.2024
npj mental health research ; 3, Heft 1 (6.12.2024), 1-10, 12.2024

Urheber
Chandrasekaran, Ranganathan
Kotaki, Suhas
Nagaraja, Abhilash Hosaagrahaara
Beteiligte Personen und Organisationen
SpringerLink (Online service)

DOI
10.1038/s44184-024-00107-5
URN
urn:nbn:de:101:1-2502202129507.039278593871
Rechteinformation
Open Access; Der Zugriff auf das Objekt ist unbeschränkt möglich.
Letzte Aktualisierung
15.08.2025, 07:25 MESZ

Datenpartner

Dieses Objekt wird bereitgestellt von:
Deutsche Nationalbibliothek. Bei Fragen zum Objekt wenden Sie sich bitte an den Datenpartner.

Beteiligte

  • Chandrasekaran, Ranganathan
  • Kotaki, Suhas
  • Nagaraja, Abhilash Hosaagrahaara
  • SpringerLink (Online service)

Ähnliche Objekte (12)