الرئيسية › دليل الباحثين › Amel Kab
Amel Kab
الانتماء : University of Sciences and Technology Houari Boumediene
- 5منشورات (انتماء جزائري)
- 6مجموع المنشورات
- 15الاستشهادات
- 2مؤشر h
الملف البحثي
لدى Amel Kab 5 منشور(ات) مفهرسة (2017–2023). تُنشر أعماله أساسًا في «Arabian Journal of Geosciences»، «مجلة الدراسات والبحوث القانونية» و«Research Square». أكثر مقالاته استشهادًا هو «Implementation of PCA multicollinearity method to landslide susceptibility assessment: the study case of Kabylia region» (2023)، وقد استُشهد به 12 مرة. 3 من هذه المنشورات تعود إلى آخر ثلاث سنوات من النشاط. شارك في تأليف أعماله 3 باحثًا على الأقل.
هل هذا أنت؟ عرّف بأبحاثك
أنشئ ملفك على DzCademia مجانًا وأضف مقالاتك: ستظهر بسهولة أكبر على Google وفي مساعدي الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT، فيقرؤها ويستشهد بها عدد أكبر من الناس.
إنشاء ملفي المجاني إضافة منشوراتيمجالات البحث
- Landslides and related hazards
- Geotechnical Engineering and Analysis
- Tree Root and Stability Studies
- Geotechnical Engineering and Underground Structures
- Medical Malpractice and Liability Issues
المنشورات (5)
- Implementation of PCA multicollinearity method to landslide susceptibility assessment: the study case of Kabylia region
- The Legal Nature of Civil Responsibility from Plastic Surgery
- Landslide Susceptibility Assessment Using Statistical Multivariate Analysis “PCA” in the Mediterranean Kabylia
- Spatial Landslide consequence assessment and mapping using multiple correspondence analysis (MCA). Application in North Algeria
- Landslide Susceptibility Mapping of Tizi-Ouzou Region, Algeria
مجلات النشر
- Arabian Journal of Geosciences × 1
- مجلة الدراسات والبحوث القانونية × 1
- Research Square × 1
- Revista Romana de Inginerie Civila/Romanian Journal of Civil Engineering × 1
- Sustainable civil infrastructures × 1
المنشورات حسب السنة
- 20231
- 20221
- 20211
- 20201
- 20171
التعاون العلمي
المؤسسات الشريكة : University of Boumerdes
المؤلفون المشاركون
البيانات البيبليوغرافية مصدرها OpenAlex (قاعدة مفتوحة).
لماذا تختارون Dzcademia؟
ملفات أكاديمية ومقالات ومداخلات علمية: امنحوا أبحاثكم حضوراً عاماً منظماً. تساعد البيانات الوصفية المدمجة محركات البحث ومساعدات الذكاء الاصطناعي على التعرف على أعمالكم وفهم مراجعها.
علّق عبر Google
سجّل الدخول عبر Google للتعليق مباشرة على هذه الصفحة.