Deutsch
 
Datenschutzhinweis Impressum
  DetailsucheBrowse

Datensatz

DATENSATZ AKTIONENEXPORT
Zur Ablage hinzufügen
 Lokale TagsFreigabegeschichteDetailsÜbersicht
  Multi-Disciplinary Approaches To Intelligently Sharing Large-Volumes Of Real-Time Sensor Data During Natural Disasters

Middleton, S. E., Sabeur, Z. A., Löwe, P., Hammitzsch, M., Tavakoli, S., Poslad, S. (2013): Multi-Disciplinary Approaches To Intelligently Sharing Large-Volumes Of Real-Time Sensor Data During Natural Disasters. - Data Science Journal, 12, WDS109-WDS113.
https://doi.org/10.2481/dsj.WDS-018

Item is

 

einblenden: alle ausblenden: alle

Basisdaten

einblenden: ausblenden:
Datensatz-Permalink: https://gfzpublic.gfz-potsdam.de/pubman/item/item_246157 Versions-Permalink: -
Genre: Zeitschriftenartikel

Dateien

einblenden: Dateien
ausblenden: Dateien
:
19588.pdf (beliebiger Volltext), 387KB
Öffnen   Speichern
Datei-Permalink:
-
Name:
19588.pdf
Beschreibung:
-
Sichtbarkeit:
Öffentlich
MIME-Typ / Prüfsumme:
application/pdf / [MD5]
Technische Metadaten:
Öffnen
Copyright Datum:
-
Copyright Info:
eDoc_access: PUBLIC
Lizenz:
-

Externe Referenzen

einblenden:

Urheber

einblenden:
ausblenden:
 Urheber:
Middleton, S. E.1, Autor
Sabeur, Z. A.1, Autor
Löwe, Peter2, Autor              
Hammitzsch, Martin2, Autor              
Tavakoli, S.1, Autor
Poslad, S.1, Autor
Affiliations:
1External Organizations, ou_persistent22              
2CeGIT Centre for GeoInformation Technology, Geoengineering Centres, GFZ Publication Database, Deutsches GeoForschungsZentrum, ou_44023              

Inhalt

einblenden:
ausblenden:
Schlagwörter: -
 DDC: 550 - Earth sciences
 Zusammenfassung: -

Details

einblenden:
ausblenden:
Sprache(n):
 Datum: 2013
 Publikationsstatus: Final veröffentlicht
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: eDoc: 19588
GFZPOF: PT3 Natural Hazards: Assessment and Risk Mitigation
DOI: 10.2481/dsj.WDS-018
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

einblenden:

Entscheidung

einblenden:

Projektinformation

einblenden:

Quelle 1

einblenden:
ausblenden:
Titel: Data Science Journal
Genre der Quelle: Zeitschrift, Scopus, oa
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: -
Seiten: - Band / Heft: 12 Artikelnummer: - Start- / Endseite: WDS109 - WDS113 Identifikator: CoNE: https://gfzpublic.gfz-potsdam.de/cone/journals/resource/journals2_102