A machine learning method for distinguishing detrital zircon provenance

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

Erschienen in
A machine learning method for distinguishing detrital zircon provenance ; volume:178 ; number:6 ; day:20 ; month:5 ; year:2023 ; pages:1-17 ; date:6.2023
Contributions to mineralogy and petrology ; 178, Heft 6 (20.5.2023), 1-17, 6.2023

Urheber
Zhong, S. H.
Liu, Y.
Li, S. Z.
Bindeman, I. N.
Cawood, P. A.
Seltmann, R.
Niu, J. H.
Guo, G. H.
Liu, J. Q.
Beteiligte Personen und Organisationen
SpringerLink (Online service)

DOI
10.1007/s00410-023-02017-9
URN
urn:nbn:de:101:1-2023091914045483202528
Rechteinformation
Open Access; Der Zugriff auf das Objekt ist unbeschränkt möglich.
Letzte Aktualisierung
14.08.2025, 10:48 MESZ

Datenpartner

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Beteiligte

  • Zhong, S. H.
  • Liu, Y.
  • Li, S. Z.
  • Bindeman, I. N.
  • Cawood, P. A.
  • Seltmann, R.
  • Niu, J. H.
  • Guo, G. H.
  • Liu, J. Q.
  • SpringerLink (Online service)

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