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1) Blair, G., R. Basset, Bastin, L., Beevers, L., Borrajo, M.I. (2021). The Role of Digital Technologies in Responding to the Grand Challenges of the Natural Environment: The Windermere Accord Patterns 
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2) Borrajo, M.I., Comas, C., Costafreda-Aumedes, S., Mateu, J. (2021). Stochastic smoothing of point processes for wildlife-vehicle collisions on road networks Stochastic Environmental Research and Risk Assessment
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3) Sánchez Sellero, C., Ginzo-Villamayor, M.J., Ameijeiras-Alonso, J., Borrajo, M.I., Conde Amboage M., Diéguez-Taboada, M., Faraldo Roca, Pedro, López Vizcaíno, María Esther, Martín Vila, M., Saavedra Nieves, A., Saavedra-Nieves, P. (2021). ACTAS XV CONGRESO GALEGO DE ESTATÍSTICA E INVESTIGACIÓN DE OPERACIÓNS. Santiago de Compostela, 4-5-6 de novembro de 2021 . ISBN: 978-84-09-35306-4. pp. 278. Departamento de Estadística, Análisis Matemático y Optimización (USC). Editors: Sánchez Sellero, C., Ginzo-Villamayor, M.J., Ameijeiras-Alonso, J., Borrajo, M.I., Conde, M., Diéguez-Taboada, M., Faraldo Roca, P., López Vizcaíno, M.E., Martín Vila, M., Saa
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4) Borrajo, M.I., González-Manteiga, W., Martínez-Miranda, M.D. (2020). Bootstrapping kernel intensity estimation for non-homogeneous point processes with spatial covariates Computational Statistics & Data Analysis. 144. pp. 10687. Elsevier
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5) Borrajo, M.I., González-Manteiga, W., Martínez-Miranda, M.D. (2020). Testing for significant differences between two spatial patterns using covariates Spatial Statistics. Elsevier
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6) Borrajo, M.I., González-Manteiga, W., Martínez-Miranda, M.D. (2020). Bootstrapping kernel intensity estimation for imhomogeneous poit processes with spatial covariates Computational Statistics and Data Analysis
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