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  Evaluating Bayesian Radiocarbon‐dated Event Count (REC) models for the study of long‐term human and environmental processes

Carleton, W. C. (2021). Evaluating Bayesian Radiocarbon‐dated Event Count (REC) models for the study of long‐term human and environmental processes. Journal of Quaternary Science, 36(1), 110-123. doi:10.1002/jqs.3256.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0007-4A52-A Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-000D-EA65-A
Genre: Zeitschriftenartikel

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HUW013s1.zip (Ergänzendes Material), 3MB
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https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0007-4A55-7
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Externe Referenzen

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http://dx.doi.org/10.1002/jqs.3256 (Verlagsversion)
Beschreibung:
OA
OA-Status:
Hybrid

Urheber

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 Urheber:
Carleton, W. Christopher1, Autor           
Affiliations:
1Max Planck Research Group Extreme Events, Dr. Huw Groucutt, MPI for Chemical Ecology, Max Planck Society, ou_3018879              

Inhalt

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Details

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Sprache(n):
 Datum: 2020-09-242020-10-202021-01
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: Anderer: HUW013
DOI: 10.1002/jqs.3256
 Art des Abschluß: -

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Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Journal of Quaternary Science
  Kurztitel : J. Quaternary Sci
Genre der Quelle: Zeitschrift
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: Chichester : John Wiley & Sons, Ltd.
Seiten: - Band / Heft: 36 (1) Artikelnummer: - Start- / Endseite: 110 - 123 Identifikator: ISSN: 0267-8179
CoNE: https://pure.mpg.de/cone/journals/resource/954925500137