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Machine Learning and Feature Selection for soil spectroscopy. An evaluation of Random Forest wrappers to predict soil organic matter, clay, and carbonates

Canero, Francisco M. ; Rodriguez-Galiano, Victor; Aragones, David

Tipo: Artículo
Año de Publicación: 2024
Volumen: 10
Número: 9
Número de artículo: e30228
Acceso abierto: Vía dorada
Fuente Nº Citas Fecha Actualización
scopus107-12-2024
wos108-12-2024
Dimensions
PlumX
Altmetric

Año: 2023

Journal Impact Factor (JIF): 3.40

CategoríaEdiciónPosiciónCuartilTercilDecil
MULTIDISCIPLINARY SCIENCESSCIE28/134Q1T1D3

Año: 2023

Journal Citation Indicator (JCI): 0,820

CategoríaPosiciónCuartilTercilDecilPercentil
MULTIDISCIPLINARY SCIENCES37/135Q2T1D372,96

Año:

2023

CiteScore:

4,500

CategoríaPosiciónCuartilTercilDecil
Multidisciplinary31/171Q1T1D2

SJR año:

2023

Factor de Impacto:

0,617

CategoríaPosiciónCuartilTercilDecil
Multidisciplinary29/171Q1T1D2
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Agencia Código de Proyecto
AGRARIAMIA.2021.M01.004
Ministerio de Asuntos Economicos y Transformacion Digital (Subdireccion General de Inteligencia Artificial y Tecnologias Habilitadoras Digitales)-
Ministerio para la Transicion Ecologica y el Reto Demografico2914/2022
Spanish Ministerio de UniversidadesFPU18/04274
Nota: los datos sobre financiación provienen de la WOS
# Autor Afiliación
1Canero, Francisco M. Universidad de Sevilla (Spain)
2Rodriguez-Galiano, VictorUniversidad de Sevilla (Spain)
3Aragones, DavidCSIC- Estación Biológica de Doñana EBD (Spain)