Zobrazeno 1 - 10
of 21
pro vyhledávání: '"Sakeena K"'
Autor:
Nasreen S. Jessani, R. Taylor Williamson, Shakira Choonara, Lara Gautier, Connie Hoe, Sakeena K. Jafar, Ahmad Firas Khalid, Irene Rodríguez Salas, Anne-Marie Turcotte-Tremblay, Daniela C. Rodríguez
Publikováno v:
Global Public Health. 17:3043-3059
Bringing evidence into policy and practice discussions is political; more so when evidence from health studies or programme data are deemed controversial or unexpected, or when results are manipulated and misrepresented. Furthermore, opinion and misi
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::9765986e38fdb10714040e95249de308
https://doi.org/10.1080/17441692.2021.2020319
https://doi.org/10.1080/17441692.2021.2020319
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Mohammad Owais Khan, Sakeena Khan
Publikováno v:
Heliyon, Vol 10, Iss 7, Pp e28510- (2024)
Online learning is becoming more and more popular than traditional learning, and the need to investigate its influence within the framework of instruction and learning domains is — in today's emerging, cutting-edge technology world — an academic
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/34109bbb8d6643acbc5d910e921a2ff6
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Ramanathan, Mala1 mala@sctimst.ac.in, Sakeena, K.2
Publikováno v:
Reproductive Health. 12/14/2017, Vol. 14, p19-20. 3p.
Publikováno v:
International Journal of Financial Studies, Vol 11, Iss 1, p 38 (2023)
Despite the obvious benefits and growing popularity of Machine Learning (ML) technology, there are still concerns regarding its ability to provide Financial Distress Prediction (FDP). An accurate FDP model is required to avoid financial risk at the l
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/5cfe12b2102d431fb51700c5843850b9
Publikováno v:
Applied Sciences, Vol 13, Iss 4, p 2272 (2023)
This study aims to develop a better Financial Statement Fraud (FSF) detection model by utilizing data from publicly available financial statements of firms in the MENA region. We develop an FSF model using a powerful ensemble technique, the XGBoost (
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/c3ac4579ad294a438ac4e6a3165d5af8
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.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.