الرئيسية › دليل الباحثين › J. Pous
J. Pous
الانتماء : Universitat de Barcelona
- 3منشورات (انتماء إسباني)
- 84مجموع المنشورات
- 1949الاستشهادات
- 25مؤشر h
الملف البحثي
لدى J. Pous 3 منشور(ات) مفهرسة (2011–2012). تُنشر أعماله أساسًا في «Tectonics» و«Geochemistry Geophysics Geosystems». أكثر مقالاته استشهادًا هو «Deep resistivity cross section of the intraplate Atlas Mountains (NW Africa): New evidence of anomalous mantle and related Quaternary volcan» (2011)، وقد استُشهد به 30 مرة. شارك في تأليف أعماله 8 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
- Geophysical and Geoelectrical Methods
- Geological and Geophysical Studies
- Geophysical Methods and Applications
- Geological and Geophysical Studies Worldwide
- Electrical and Bioimpedance Tomography
المنشورات (3)
- Reply to the comment by A. G. Jones et al. on “Deep resistivity cross section of the intraplate Atlas Mountains (NW Africa): New evidence of anomalous mantle and related Quaternary volcanism”
- Deep resistivity cross section of the intraplate Atlas Mountains (NW Africa): New evidence of anomalous mantle and related Quaternary volcanism
- Crustal resistivity structure of the southwestern transect of the Rif Cordillera (Morocco)
مجلات النشر
- Tectonics × 2
- Geochemistry Geophysics Geosystems × 1
المنشورات حسب السنة
- 20121
- 20112
التعاون العلمي
المؤسسات الشريكة : Universidad de Granada · Consejo Superior de Investigaciones Científicas · Instituto Andaluz de Ciencias de la Tierra · Instituto Geológico y Minero de España
المؤلفون المشاركون
- Pedro Ibarra
- Farida Anahnah
- Jesús Galindo-Zaldı́var
- Patricia Ruano
- Antonio Pedrera
- Lourdes González‐Castillo
- Angel Carlos López-Garrido
- Carlos Sanz de Galdeano
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.