An unsupervised machine learning approach for indoor air pollution analysis

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AudienciaPúblico en generales_ES
CoberturaMéxicoes_ES
Fecha de ingreso2026-09-15T00:29:42Z
Fecha de publicación2025-01-01
ResumenExposure to indoor air pollutants is one of the most significant environmental and health risks people face, especially since they spend most of their time indoors.es_ES
Doihttps://doi.org/10.1039/d5ea00051ces_ES
URIhttps://riuat.uat.edu.mx/handle/123456789/1688
Idiomaeses_ES
EditorialRoyal Society of Chemistry (RSC)es_ES
RelaciónEnvironmental Science: Atmosphereses_ES
URL relacionadohttps://doi.org/10.1039/d5ea00051ces_ES
DerechosAcceso abierto (Metadatos de producción científica)es_ES
Licenciahttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2es_ES
FuenteEnvironmental Science: Atmospheres
TítuloAn unsupervised machine learning approach for indoor air pollution analysises_ES
TipoArtículoes_ES
ArbitradoHa sido Arbitradoes_ES
AutorMacías-Hernández, Bárbara A.
AutorTello-Leal, Edgar
AutorJaramillo-Perez, Jailene Marlen
AutorVentura-Houle, René
AutorMacías-Hernández, Bárbara A.es_ES
AutorTello-Leal, Edgares_ES
AutorJaramillo-Perez, Jailene Marlenes_ES
AutorVentura-Houle, Renées_ES
InstituciónUniversidad Autónoma de Tamaulipas
InstituciónUniversidad Autónoma de Tamaulipases_ES
Número10es_ES
Rango de páginas1144-1157es_ES
URL relacionadahttps://doi.org/10.1039/d5ea00051c
Tipo de artículoIndexado
Tipo de artículoIndexadoes_ES
Volumen5es_ES

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