MARC details
| 000 -CABECERA |
|---|
| campo de control de longitud fija |
04568nam a22004095i 4500 |
| 003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL |
|---|
| campo de control |
ESmaUEC |
| 006 - CÓDIGOS DE INFORMACIÓN DE LONGITUD FIJA--CARACTERÍSTICAS DEL MATERIAL ADICIONAL |
|---|
| campo de control de longitud fija |
a||||fo|||| 00| 0 |
| 007 - CAMPO FIJO DE DESCRIPCIÓN FÍSICA--INFORMACIÓN GENERAL |
|---|
| campo de control de longitud fija |
cr nn nnnaamaa |
| 040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN |
|---|
| Centro catalogador/agencia de origen |
ES-MaUEC |
| Lengua de catalogación |
spa |
| Centro/agencia transcriptor |
ES-MaUEC |
| 001 - NÚMERO DE CONTROL |
|---|
| campo de control |
106977 |
| 005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN |
|---|
| campo de control |
20230102113321.0 |
| 008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL |
|---|
| campo de control de longitud fija |
181105s2018 gw | s |||| 0|eng d |
| 020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO |
|---|
| Número Internacional Estándar del Libro |
9783319969787 |
| 024 7# - IDENTIFICADOR DE OTROS ESTÁNDARES |
|---|
| Número estándar o código |
10.1007/978-3-319-96978-7 |
| Fuente del número o código |
doi |
| 050 #4 - SIGNATURA TOPOGRÁFICA DE LA BIBLIOTECA DEL CONGRESO |
|---|
| Número de clasificación |
QH540 |
| 245 00 - MENCIÓN DE TÍTULO |
|---|
| Título |
Machine Learning for Ecology and Sustainable Natural Resource Management |
| Mención de responsabilidad, etc. |
edited by Grant Humphries, Dawn R. Magness, Falk Huettmann. |
| 264 #1 - PRODUCCIÓN, PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, FABRICACIÓN Y COPYRIGHT |
|---|
| Producción, publicación, distribución, fabricación y copyright |
Cham |
| Nombre del de productor, editor, distribuidor, fabricante |
Springer International Publishing |
| Fecha de producción, publicación, distribución, fabricación o copyright |
2018 |
| 336 ## - TIPO DE CONTENIDO |
|---|
| Término de tipo de contenido |
Texto |
| Código de tipo de contenido |
txt |
| Fuente |
rdacontent |
| 300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA |
|---|
| Extensión |
1 recurso en línea (XXIV, 441 páginas 126 ilustraciones, 80 ilustraciones a color) |
| 337 ## - TIPO DE MEDIO |
|---|
| Fuente |
rdamedia |
| Nombre/término del tipo de medio |
electrónico |
| Código del tipo de medio |
c |
| 338 ## - TIPO DE SOPORTE |
|---|
| Fuente |
rdacarrier |
| Nombre/término del tipo de soporte |
recurso electrónico |
| Código del tipo de soporte |
cr |
| 347 ## - CARACTERÍSTICAS DEL ARCHIVO DIGITAL |
|---|
| Tipo de archivo |
text file |
| Formato de codificación |
PDF |
| Fuente |
rda |
| 490 0# - MENCIÓN DE SERIE |
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| Mención de serie |
Biomedical and Life Sciences (Springer-11642) |
| 505 0# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO |
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| Nota de contenido con formato |
1: Introduction to Machine Learning A. Data-intensive science B. Data Issues and Availability -- 2: Data-mining in Ecological and Wildlife Research A. Multiple Methods in the Scientific Process B. Data-mining in Ecological and Wildlife Research C. Applications in Ecological Research a. Predicting Patterns in Space and Time b. Data Exploration and Hypothesis Generation c. Pattern Recognition for Sampling D. Bringing It All Together: Leveraging Multiple Methods to Increase Knowledge for Resource Management -- 3: Machine Learning and Resource Management A. Web-based Machine Learning Applications for Wildlife Management B. Linking Machine Learning in Management Applications C. Machine Learning and the Cloud for Natural Resource Applications D. The Global View: Hopes and Disappointments E. The Future of Machine Learning. |
| 520 3# - SUMARIO, ETC. |
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| Sumario, etc. |
Ecologists and natural resource managers are charged with making complex management decisions in the face of a rapidly changing environment resulting from climate change, energy development, urban sprawl, invasive species and globalization. Advances in Geographic Information System (GIS) technology, digitization, online data availability, historic legacy datasets, remote sensors and the ability to collect data on animal movements via satellite and GPS have given rise to large, highly complex datasets. These datasets could be utilized for making critical management decisions, but are often "messy" and difficult to interpret. Basic artificial intelligence algorithms (i.e., machine learning) are powerful tools that are shaping the world and must be taken advantage of in the life sciences. In ecology, machine learning algorithms are critical to helping resource managers synthesize information to better understand complex ecological systems. Machine Learning has a wide variety of powerful applications, with three general uses that are of particular interest to ecologists: (1) data exploration to gain system knowledge and generate new hypotheses, (2) predicting ecological patterns in space and time, and (3) pattern recognition for ecological sampling. Machine learning can be used to make predictive assessments even when relationships between variables are poorly understood. When traditional techniques fail to capture the relationship between variables, effective use of machine learning can unearth and capture previously unattainable insights into an ecosystem's complexity. Currently, many ecologists do not utilize machine learning as a part of the scientific process. This volume highlights how machine learning techniques can complement the traditional methodologies currently applied in this field. |
| 650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada |
Ecología |
| Fuente del encabezamiento o término |
embne |
| 9 (RLIN) |
404984 |
| 710 2# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE ENTIDAD CORPORATIVA |
|---|
| Nombre de entidad corporativa o nombre de jurisdicción como elemento de entrada |
SpringerLink (Online service) |
| Número de control del registro de autoridad o número normalizado |
http://id.loc.gov/authorities/names/no2005046756 |
| -- |
http://viaf.org/viaf/148105729 |
| 9 (RLIN) |
106996 |
| 700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA |
|---|
| Nombre de persona |
Humphries, Grant |
| Término indicativo de función/relación |
editor literario |
| Código de función/relación |
edt |
| -- |
http://id.loc.gov/vocabulary/relators/edt |
| -- |
http://viaf.org/viaf/136456019 |
| 700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA |
|---|
| Nombre de persona |
Magness, Dawn R |
| Término indicativo de función/relación |
editor literario |
| Código de función/relación |
edt |
| -- |
http://id.loc.gov/vocabulary/relators/edt |
| 700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA |
|---|
| Nombre de persona |
Huettmann, Falk |
| Término indicativo de función/relación |
editor literario |
| Código de función/relación |
edt |
| -- |
http://id.loc.gov/vocabulary/relators/edt |
| -- |
http://viaf.org/viaf/121588185 |
| 9 (RLIN) |
93468 |
| 776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL |
|---|
| Información de relación/Frase instructiva de referencia |
Printed edition: |
| Número Internacional Estándar del Libro |
9783319969763 |
| 776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL |
|---|
| Información de relación/Frase instructiva de referencia |
Printed edition: |
| Número Internacional Estándar del Libro |
9783319969770 |
| 856 40 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS |
|---|
| Identificador Uniforme del Recurso |
https://go.openathens.net/redirector/universidadeuropea.es?url=https://doi.org/10.1007/978-3-319-96978-7 |
| Nota pública |
Acceso a este recurso digital (usuarios Universidad Europea de Madrid) |
| 999 ## - NÚMEROS DE CONTROL DE SISTEMA (KOHA) |
|---|
| -- |
1 |
| 988 ## - NOTA LOCAL 598 |
|---|
| Nota local 598 |
EBSPRINGER_BIOMEDLIFE_2019 |
| 942 ## - ELEMENTOS DE PUNTO DE ACCESO ADICIONAL (KOHA) |
|---|
| Fuente del sistema de clasificación o colocación |
Library of Congress Classification |
| Tipo de ítem Koha |
LIBRO-E NO PRÉSTAMO |
| 998 ## - FONDO MILLENIUM |
|---|
| Biblioteca |
SI |
| -- |
SI |
| -- |
SI |
| Fecha creación |
06/2019 |
| Tipo de registro |
m |
| Tipo de materia |
z |
| Idioma |
eng |
| País |
gw |
| h |
0 |
| e |
IG |
| Catalogado |
Sí |