Zobrazeno 1 - 10
of 476
pro vyhledávání: '"Briggs, Cheryl"'
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Woodhams, Douglas C., Rollins-Smith, Louise A., Reinert, Laura K., Lam, Briana A., Harris, Reid N., Briggs, Cheryl J., Vredenburg, Vance T., Patel, Bhumi T., Caprioli, Richard M., Chaurand, Pierre, Hunziker, Peter, Bigler, Laurent
Publikováno v:
Microbial Ecology, 2020 Jan 01. 79(1), 192-202.
Externí odkaz:
https://www.jstor.org/stable/48739915
Publikováno v:
PLoS ONE; 7/24/2024, Vol. 19 Issue 7, p1-13, 13p
Autor:
Byrne, Allison Q., Rothstein, Andrew P., Smith, Lydia L., Kania, Hannah, Knapp, Roland A., Boiano, Daniel M., Briggs, Cheryl J., Backlin, Adam R., Fisher, Robert N., Rosenblum, Erica Bree
Publikováno v:
Conservation Genetics; Jun2024, Vol. 25 Issue 3, p591-606, 16p
Cryptic diversity of a widespread global pathogen reveals expanded threats to amphibian conservation
Autor:
Byrne, Allison Q., Vredenburg, Vance T., Martel, An, Pasmans, Frank, Bell, Rayna C., Blackburn, David C., Bletz, Molly C., Bosch, Jaime, Briggs, Cheryl J., Brown, Rafe M., Catenazzi, Alessandro, López, Mariel Familiar, Figueroa-Valenzuela, Raul, Ghose, Sonia L., Jaeger, Jef R., Jani, Andrea J., Jirku, Miloslav, Knapp, Roland A., Mun˜oz, Antonio, Portik, Daniel M., Richards-Zawacki, Corinne L., Rockney, Heidi, Rovito, Sean M., Stark, Tariq, Sulaeman, Hasan, Tao, Nguyen Thien, Voyles, Jamie, Waddle, Anthony W., Yuan, Zhiyong, Rosenblum, Erica Bree
Publikováno v:
Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 2019 Oct 01. 116(41), 20382-20387.
Externí odkaz:
https://www.jstor.org/stable/26857984
Autor:
Johnson, Leah R., Briggs, Cheryl J.
Individual Based Models (IBMs) and Agent Based Models (ABMs) have become widely used tools to understand complex biological systems. However, general methods of parameter inference for IBMs are not available. In this paper we show that it is possible
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1008.0746