الرئيسية › دليل الباحثين › Djouder Fahem
Djouder Fahem
الانتماء : University of Sciences and Technology Houari Boumediene
- 3منشورات (انتماء جزائري)
- 3مجموع المنشورات
- 73الاستشهادات
- 3مؤشر h
الملف البحثي
لدى Djouder Fahem 3 منشور(ات) مفهرسة (2017–2024). تُنشر أعماله أساسًا في «Environmental Earth Sciences»، «Arabian Journal of Geosciences» و«Bulletin of Engineering Geology and the Environment». أكثر مقالاته استشهادًا هو «Vulnerability assessment of coastal areas to sea level rise from the physical and socioeconomic parameters: case of the Gulf Coast of Bejaia» (2017)، وقد استُشهد به 51 مرة. شارك في تأليف أعماله 7 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
- Coastal and Marine Dynamics
- Coastal wetland ecosystem dynamics
- Soil erosion and sediment transport
المنشورات (3)
- GIS-based statistical and limit equilibrium models in the assessment of slope stability and landslide susceptibility: the case study of the Aomar Miocene basin, Bouira, Algeria
- Vulnerability assessment of coastal areas to sea level rise from the physical and socioeconomic parameters: case of the Gulf Coast of Bejaia, Algeria
- Instabilités gravitaires dans la région de Béjaïa (Algérie): Inventaire et appréciation de l’importance relative des différents paramètres conduisant au déclenchement, au maintien ou à l’activation des instabilités
مجلات النشر
- Environmental Earth Sciences × 1
- Arabian Journal of Geosciences × 1
- Bulletin of Engineering Geology and the Environment × 1
المنشورات حسب السنة
- 20241
- 20172
التعاون العلمي
المؤسسات الشريكة : Centre de Recherche en Astronomie Astrophysique et Géophysique
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.