الرئيسية › دليل الباحثين › Meryem Dafir
Meryem Dafir
الانتماء : Mohammed V University
- 2منشورات (انتماء مغربي)
- 2مجموع المنشورات
- 2الاستشهادات
- 1مؤشر h
الملف البحثي
لدى Meryem Dafir 2 منشور(ات) مفهرسة (2025–2026). تُنشر أعماله أساسًا في «Analytica—A Journal of Analytical Chemistry and Chemical Analysis» و«Euro-Mediterranean Journal for Environmental Integration». أكثر مقالاته استشهادًا هو «Optimization and Validation of a Modified QuEChERS-UPLC-MS/MS Method for Multi-Residue Pesticide Analysis in Tea and Rosemary Leaves with Ex» (2026)، وقد استُشهد به 1 مرة. شارك في تأليف أعماله 9 باحثًا على الأقل، منهم باحثون من مؤسسات في فرنسا.
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
- Heavy metals in environment
- Analytical chemistry methods development
- Environmental Toxicology and Ecotoxicology
- Heavy Metal Exposure and Toxicity
- Pesticide Residue Analysis and Safety
المنشورات (2)
- Optimization and Validation of a Modified QuEChERS-UPLC-MS/MS Method for Multi-Residue Pesticide Analysis in Tea and Rosemary Leaves with Experimental Uncertainty Assessment
- Heavy metal soil pollution in Moroccan mining areas and health implications: review
مجلات النشر
- Analytica—A Journal of Analytical Chemistry and Chemical Analysis × 1
- Euro-Mediterranean Journal for Environmental Integration × 1
المنشورات حسب السنة
- 20261
- 20251
التعاون العلمي
المؤسسات الشريكة : Arts et Métiers · Mohamed I University · Université Hassan II Mohammedia · University of Hassan II Casablanca · Chouaib Doukkali University
بلدان المؤلفين المشاركين : فرنسا
المؤلفون المشاركون
- Najoua Labjar
- Souad El Hajjaji
- Mohamed Aba
- Mohamed Dalimi
- Hamid Nasrellah
- Siham Bouzekri
- Houda Labjar
- Meryem Bensemlali
- Khalid Bouiti
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.