الرئيسية › دليل الباحثين › Khoudiri Fatima
Khoudiri Fatima
الانتماء : Amar Telidji University of Laghouat
- 4منشورات (انتماء جزائري)
- 4مجموع المنشورات
- 3الاستشهادات
- 1مؤشر h
الملف البحثي
لدى Khoudiri Fatima 4 منشور(ات) مفهرسة (2024–2026). تُنشر أعماله أساسًا في «Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)»، «International Journal of Environmental Research» و«Euro-Mediterranean Journal for Environmental Integration». أكثر مقالاته استشهادًا هو «Toward more efficiency of some MERRA-2 reanalysis products in the central Algerian steppe: Zahrez watershed case» (2025)، وقد استُشهد به 3 مرة. شارك في تأليف أعماله 4 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
- Precipitation Measurement and Analysis
- Climate variability and models
- Remote Sensing in Agriculture
- Land Use and Ecosystem Services
- Hydrology and Watershed Management Studies
المنشورات (4)
- Teacher Portfolio App
- R Factor Calibration in Data Scarce Transitional Environments: Local Precision vs. Spatial Flexibility – The Zahrez Basin, Algeria
- Toward more efficiency of some MERRA-2 reanalysis products in the central Algerian steppe: Zahrez watershed case
- Study of the Dynamics of Vegetation Through the Use of Vegetation Indices in the Region of Djelfa, Algeria
مجلات النشر
- Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) × 1
- International Journal of Environmental Research × 1
- Euro-Mediterranean Journal for Environmental Integration × 1
- IEEE Mediterranean and Middle-East Geoscience and Remote Sensing Symposium (M2GARSS) × 1
المنشورات حسب السنة
- 20262
- 20251
- 20241
التعاون العلمي
المؤسسات الشريكة : Université de Mostaganem · Ziane Achour University of Djelfa
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.