الرئيسية › دليل الباحثين › Assia Ejjilani
Assia Ejjilani
الانتماء : Institut National de la Recherche Agronomique · Université Sultan Moulay Slimane
- 3منشورات (انتماء مغربي)
- 4مجموع المنشورات
- 51الاستشهادات
- 3مؤشر h
الملف البحثي
لدى Assia Ejjilani 3 منشور(ات) مفهرسة (2019–2022). تُنشر أعماله أساسًا في «Journal of the Science of Food and Agriculture»، «Heliyon» و«Genetic Resources and Crop Evolution». أكثر مقالاته استشهادًا هو «Assessment of genetic diversity in Moroccan fig (Ficus carica L.) collection by combining morphological and physicochemical descriptors» (2019)، وقد استُشهد به 37 مرة. 2 من هذه المنشورات تعود إلى آخر ثلاث سنوات من النشاط. شارك في تأليف أعماله 9 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
- Pomegranate: compositions and health benefits
- Plant Physiology and Cultivation Studies
- Agricultural Practices and Plant Genetics
- Genetic diversity and population structure
- Phytochemicals and Antioxidant Activities
المنشورات (3)
- Freeze dried pomegranate juices of Moroccan fruits: main representative phenolic compounds
- Pomegranate morpho-chemodiversity: computational investigations based on in-vivo and in-vitro screening
- Assessment of genetic diversity in Moroccan fig (Ficus carica L.) collection by combining morphological and physicochemical descriptors
مجلات النشر
- Journal of the Science of Food and Agriculture × 1
- Heliyon × 1
- Genetic Resources and Crop Evolution × 1
المنشورات حسب السنة
- 20222
- 20191
التعاون العلمي
المؤسسات الشريكة : École Nationale d'Agriculture de Meknès
المؤلفون المشاركون
- Lahcen Hssaini
- Rachid Razouk
- Hafida Hanine
- Said Ennahli
- Karim Houmanat
- Jamal Charafi
- Ilham Hmid
- Abderrahman Mekaoui
- Kaoutar Elfazazi
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.