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Zeitschriftenartikel

Machine-learning-based evidence and attribution mapping of 100,000 climate impact studies

Urheber*innen

Callaghan,  Max W.
External Organizations;

Schleussner,  Carl-Friedrich

Nath,  Shruti

Lejeune,  Quentin

Knutson,  Thomas R.

Reichstein,  Markus

Hansen,  Gerrit

Theokritoff,  Emily

Andrijevic,  Marina

Brecha,  Robert J.

Hegarty,  Michael

Jones,  Chelsea

Lee,  Kaylin

Lucas,  Agathe

van Maanen,  Nicole

Menke,  Inga

Pfleiderer,  Peter

Yesil,  Burcu

Minx,  Jan C.

Externe Ressourcen
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Volltexte (frei zugänglich)
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Ergänzendes Material (frei zugänglich)
Es sind keine frei zugänglichen Ergänzenden Materialien verfügbar
Zitation

Callaghan, M. W., Schleussner, C.-F., Nath, S., Lejeune, Q., Knutson, T. R., Reichstein, M., Hansen, G., Theokritoff, E., Andrijevic, M., Brecha, R. J., Hegarty, M., Jones, C., Lee, K., Lucas, A., van Maanen, N., Menke, I., Pfleiderer, P., Yesil, B., Minx, J. C. (2021): Machine-learning-based evidence and attribution mapping of 100,000 climate impact studies. - Nature Climate Change, 11, 11, 966-972.
https://doi.org/10.1038/s41558-021-01168-6


Zitierlink: https://publications.pik-potsdam.de/pubman/item/item_31034
Zusammenfassung
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