الرئيسية › دليل الباحثين › Bashir Nwer
Bashir Nwer
الانتماء : University of Tripoli
- 5منشورات (انتماء ليبي)
- 12مجموع المنشورات
- 36الاستشهادات
- 3مؤشر h
الملف البحثي
لدى Bashir Nwer 5 منشور(ات) مفهرسة (2020–2026). تُنشر أعماله أساسًا في «Land»، «The Libyan Journal of Agriculture» و«مجلة جامعة بني وليد للعلوم الإنسانية والتطبيقية». 3 من هذه المنشورات تعود إلى آخر ثلاث سنوات من النشاط. شارك في تأليف أعماله 6 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
- Soil Geostatistics and Mapping
- Soil and Land Suitability Analysis
- Soil Science and Environmental Management
- Engineering and Agricultural Innovations
- Soil Management and Crop Yield
المنشورات (5)
- From Descriptors to Decisions: Structuring the Libyan National Land Cover Reference System with Land Cover Meta Language
- Assessment of the Soil-Adjusted Vegetation Index (SAVI) Performance in Monitoring and Detecting Vegetation Cover Changes in the Al-Jafara Region, Libya.
- Mapping Soil pH and Electrical Conductivity Using Simple Kriging and Ordinary Kriging in Jeffara Plain Region
- The Use of Geographic Information System Soil Erosion Assessment in the North-east of Libya
- Development of Soil Suitability Ratings Index for Crops in the North – East of Libya Using Geographic Information System
مجلات النشر
- Land × 1
- The Libyan Journal of Agriculture × 1
- مجلة جامعة بني وليد للعلوم الإنسانية والتطبيقية × 1
- Journal of Misurata University for Agricultural Sciences × 1
المنشورات حسب السنة
- 20262
- 20241
- 20202
التعاون العلمي
المؤسسات الشريكة : Bani-Waleed University
المؤلفون المشاركون
- Mukhtar Mahmud Elaalem
- Farag F Abushanaf
- Eman Ashour Alsunsi
- Azalarib S. Ali
- Abdulmeanem M. Whaida
- Fatima M. Grab
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.