S2S reboot: An argument for greater inclusion of machine learning in 
subseasonal to seasonal forecasts

Cohen, J.; Coumou, Dim; Hwang, J.; Mackey, L.; Orenstein, P.; Totz, S.; Tziperman, E.

doi:10.1002/wcc.567

S2S reboot: An argument for greater inclusion of machine learning in subseasonal to seasonal forecasts

Cohen, J., Coumou, D., Hwang, J., Mackey, L., Orenstein, P., Totz, S., & Tziperman, E. (2019). S2S reboot: An argument for greater inclusion of machine learning in subseasonal to seasonal forecasts. Wiley Interdisciplinary Reviews: Climate Change, 10(2, Art. e00567). doi:10.1002/wcc.567.

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Cohen, J.¹, 著者
Coumou, Dim², 著者
Hwang, J.¹, 著者
Mackey, L.¹, 著者
Orenstein, P.¹, 著者
Totz, S.¹, 著者
Tziperman, E.¹, 著者

所属:
1Potsdam Institute for Climate Impact Research and Cooperation Partners, ou_persistent13
2Potsdam Institute for Climate Impact Research, ou_persistent13

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日付: Finally published : 2019

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識別子（DOI, ISBNなど）: DOI: 10.1002/wcc.567
PIKDOMAIN: RD1 - Earth System Analysis
eDoc: 8864
Working Group: Earth System Modes of Operation

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出版物名: Wiley Interdisciplinary Reviews: Climate Change

種別: 学術雑誌

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ページ: - 巻号: 10 (2, Art. e00567) 通巻号: - 開始・終了ページ: - 識別子（ISBN, ISSN, DOIなど）: -

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