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1

Ferguson, Dennis E. Predicting regeneration establishment with the prognosis model. [Ogden, Utah?] : U.S. Dept. of Agriculture, Forest Service, Intermountain Research Station, 1993.

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Ferguson, Dennis E. Predicting regeneration establishment with the prognosis model. [Ogden, Utah?] : U.S. Dept. of Agriculture, Forest Service, Intermountain Research Station, 1993.

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Ferguson, Dennis E. Predicting regeneration establishment with the prognosis model. [Ogden, Utah?] : U.S. Dept. of Agriculture, Forest Service, Intermountain Research Station, 1993.

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United States. National Aeronautics and Space Administration., dir. Development of a model for predicting NASA/MSFC project success. [Huntsville, Ala.] : Dept. of Industrial and Systems Engineering, University of Alabama in Huntsville, 1990.

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5

Ward, S. C. Validation of a CFD model for predicting film cooling performance. Washington, D. C : American Institute of Aeronautics and Astronautics, 1993.

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6

Weber, Randal S. A model for predicting transfusion requirements in head and neck surgery. St. Louis, MO : American Laryngological, Rhinological and Otological Society, 1995.

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7

Maurice, Clark Robert, et Risk Reduction Engineering Laboratory (U.S.), dir. Predicting the inactivation of giardia lamblia : A mathematical and statistical model. Cincinnati, Ohio : U.S. Environmental Protection Agency, Risk Reduction Engineering Laboratory, 1990.

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8

Eskridge, Robert E. ROADWAY--a numerical model for predicting air pollutants near highways : User's guide. Research Triangle Park, NC : U.S. Environmental Protection Agency, Atmospheric Sciences Research Laboratory, 1987.

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Eskridge, Robert E. ROADWAY--a numerical model for predicting air pollutants near highways : User's guide. Research Triangle Park, NC : U.S. Environmental Protection Agency, Atmospheric Sciences Research Laboratory, 1987.

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Gentry, James A. Predicting industrial bond ratings with a probit model and funds flow components. [Urbana, Ill.] : College of Commerce and Business Administration, University of Illinois at Urbana-Champaign, 1985.

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Eskridge, Robert E. ROADWAY--a numerical model for predicting air pollutants near highways : User's guide. Research Triangle Park, NC : U.S. Environmental Protection Agency, Atmospheric Sciences Research Laboratory, 1987.

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S, Bhown A., et Hazardous Waste Engineering Research Laboratory, dir. Predicting the effectiveness of chemical-protective clothing : Model and test method development. Cincinnati, OH : U.S. Environmental Protection Agency, Hazardous Waste Engineering Research Laboratory, 1986.

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Eskridge, Robert E. ROADWAY--a numerical model for predicting air pollutants near highways : User's guide. Research Triangle Park, NC : U.S. Environmental Protection Agency, Atmospheric Sciences Research Laboratory, 1987.

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C, Yang Jiann, Kashiwagi Takashi et National Institute of Standards and Technology (U.S.), dir. A global model for predicting the burning rates of liquid pool fires. Gaithersburg, MD : U.S. Dept. of Commerce, Technology Administration, National Institute of Standards and Technology, 1999.

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Eskridge, Robert E. ROADWAY--a numerical model for predicting air pollutants near highways : User's guide. Research Triangle Park, NC : U.S. Environmental Protection Agency, Atmospheric Sciences Research Laboratory, 1987.

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Bos, M. J. Critical appraisal of the McDonnell Douglas closure model for predicting fatigue crack growth. Melbourne, Australia : Aeronautical Research Laboratory, 1991.

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Davidson, Lars. Predicting stall of a two-dimensional airfoil using an algebraic Reynolds stress model. Toulouse, France : CERFACS, 1991.

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W, Shoesmith D., et Atomic Energy of Canada Limited., dir. A Model for predicting the lifetimes of Grade-2 titanium nuclear waste containers. Pinawa, Manitoba : AECL, 1995.

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Keane, Robert E. Predicting biogeochemical ecosystem processes in the Columbia River Basin using the BGC model. [Missoula, Mont.?] : [Intermountain Research Station, Fire Sciences Laboratory], 1996.

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20

W, Weaver James, et Robert S. Kerr Environmental Research Laboratory., dir. Predicting subsurface contaminant transport and transformation : Considerations for model selection and field validation. Ada, OK : Robert S. Kerr Environmental Research Laboratory, Office of Research and Development, U.S. Environmental Protection Agency, 1989.

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W, Weaver James, et Robert S. Kerr Environmental Research Laboratory, dir. Predicting subsurface contaminant transport and transformation : Considerations for model selection and field validation. Ada, OK : Robert S. Kerr Environmental Research Laboratory, Office of Research and Development, U.S. Environmental Protection Agency, 1989.

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Okoruwa, Ambrose Asonarenemen. Predicting patronization rates for urban retail centers : An extension of the poisson gravity model. Ann Arbor, M.I : University Microfilms International, 1986.

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23

United States. Forest Service. Southern Region. et United States. Forest Pest Management., dir. TFS spot growth : A model for predicting the spread of southern pine beetle infestations. Atlanta, Ga : U.S. Dept. of Agriculture, Forest Service, Southern Region, 1985.

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Predicting archaeological sites from environmental variables : A mathematical model for the Sierra Nevada foothills. Oxford : BAR, 1987.

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United States. Forest Service. Southern Region et United States. Forest Pest Management, dir. TFS spot growth : A model for predicting the spread of southern pine beetle infestations. Atlanta, Ga : U.S. Dept. of Agriculture, Forest Service, Southern Region, 1985.

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26

Parlia, Sean. Ion-Pair Conductivity Model and Its Application for Predicting Conductivity in Non-Polar Systems. [New York, N.Y.?] : [publisher not identified], 2020.

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27

E, Nelson E., U.S. Nuclear Regulatory Commission. Office of Nuclear Regulatory Research. Division of Engineering. et Modeling and Computing Services (Firm), dir. Improved model for predicting J-R curves from Charpy data : Phase I final report. Washington, DC : Division of Engineering, Office of Nuclear Regulatory Research, U.S. Nuclear Regulatory Commission, 1989.

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E, Nelson E., U.S. Nuclear Regulatory Commission. Office of Nuclear Regulatory Research. Division of Engineering. et Modeling and Computing Services (Firm), dir. Improved model for predicting J-R curves from Charpy data : Phase I final report. Washington, DC : Division of Engineering, Office of Nuclear Regulatory Research, U.S. Nuclear Regulatory Commission, 1989.

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29

Bonin, Rejean. A Canadian population change prediction model : Predicting population change in Canada between 1996 and 2001 using 1996 socio-economic indicators. Sudbury, Ont : [s.n.], 2003.

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30

Emile, Coleman W., et United States. Environmental Protection Agency, dir. Ozonation/post-chlorination of humic acid : A model for predicting drinking water disinfection by-products. [Washington, D.C : U.S. Environmental Protection Agency, 1992.

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Emile, Coleman W., et United States. Environmental Protection Agency, dir. Ozonation/post-chlorination of humic acid : A model for predicting drinking water disinfection by-products. [Washington, D.C : U.S. Environmental Protection Agency, 1992.

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Emile, Coleman W., et United States. Environmental Protection Agency., dir. Ozonation/post-chlorination of humic acid : A model for predicting drinking water disinfection by-products. [Washington, D.C : U.S. Environmental Protection Agency, 1992.

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Hughes, Garrett A. Key algorithms used in GR02 : A computer simulation model for predicting tree and stand growth. [Broomall, Pa.] : U.S. Dept. of Agriculture, Forest Service, Northeastern Forest Experiment Station, 1985.

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Emile, Coleman W., et United States. Environmental Protection Agency, dir. Ozonation/post-chlorination of humic acid : A model for predicting drinking water disinfection by-products. [Washington, D.C : U.S. Environmental Protection Agency, 1992.

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Emile, Coleman W., et United States. Environmental Protection Agency, dir. Ozonation/post-chlorination of humic acid : A model for predicting drinking water disinfection by-products. [Washington, D.C : U.S. Environmental Protection Agency, 1992.

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Lander, Linda M. A conceptual model of incentive values for explaining and predicting preference for selected physical activities. Eugene : Microform Publications, College of Human Development and Performance, University of Oregon, 1985.

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37

McGrattan, Ellen R. Predicting the effects of Federal Reserve policy in a sticky-price model : An analytical approach. [Minneapolis, Minn.] : Federal Reserve Bank of Minneapolis, 1999.

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38

Holloway, Christopher L. A simplified model for predicting the power delay profile characteristics of an indoor propagation channel. [Washington, DC] : U.S. Dept. of Commerce, National Telecommunications and Information Administration, 1998.

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39

Pilgram, Tom. Predicting archaeological sites from environmental variables : A mathematical model for the Sierra Nevada foothills, California. Oxford, England : B.A.R., 1987.

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40

Miller, Dean R. Analytical model for predicting emergency shutdown of a two-blade d horizontal axis wind turbine. [Washington, DC : U.S. Dept. Energy, Wind Energy Technology Division, 1985.

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41

1945-, Bennett Robert M., et Langley Research Center, dir. Using transonic small disturbance theory for predicting the aeroelastic stability of a flexible wind-tunnel model. Hampton, Va : National Aeronautics and Space Administration, Langley Research Center, 1990.

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42

Karvonen, Tuomo. A model for predicting the effect of drainage on soil moisture, soil temperature and crop yield. Otaniemi, Finland : Helsinki University of Technology, Laboratory of Hydrology and Water Resources Engineering, 1988.

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Pasmore, Joe. A computer forecasting model for predicting requirements for beds in a secure custody juvenile corrections institutions. Phillip, ACT, Australia : Australian Institute of Criminology, 1989.

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44

Laigna, K. J. Mathematical model for predicting the athmospheric [sic] pollution state in the areas of local and regional scale. Tallin : Estonian Scientific Research Institute for Scientific-Technical Information and Technical-Economic Research, 1990.

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Barajas, Rita Gabriela. The Family Process Model : Predicting Youth Behavior Problems in Mexican American, African American, and European American Families. [New York, N.Y.?] : [publisher not identified], 2011.

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Ontario. Ministry of Municipal Affairs. Lakeshore Capacity Study : Integration : a simulation model for predicting the impact of lakeshore cottages on the environment. Toronto, Ont : Ontario Ministry of Municipal Affairs, 1986.

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47

Murray, Dryer, et Space Environment Laboratory, dir. The interplanetary shock propagation model : A model for predicting solar-flare-caused geomagnetic storms, based on the 2 1/2 D, MHD numerical simulation results from the interplanetary global model (2D IGM). Boulder, Colo : National Oceanic and Atmospheric Administration, Environmental Research Laboratories, Space Environment Laboratory ; Springfield, VA, 1995.

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Murray, Dryer, et Space Environment Laboratory, dir. The interplanetary shock propagation model : A model for predicting solar-flare-caused geomagnetic storms, based on the 2 1/2 D, MHD numerical simulation results from the interplanetary global model (2D IGM). Boulder, Colo : National Oceanic and Atmospheric Administration, Environmental Research Laboratories, Space Environment Laboratory ; Springfield, VA, 1995.

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Murray, Dryer, et Space Environment Laboratory, dir. The interplanetary shock propagation model : A model for predicting solar-flare-caused geomagnetic storms, based on the 2 1/2 D, MHD numerical simulation results from the interplanetary global model (2D IGM). Boulder, Colo : National Oceanic and Atmospheric Administration, Environmental Research Laboratories, Space Environment Laboratory ; Springfield, VA, 1995.

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50

S, Kumar. Investigation of the feasibility of using the MESOPUFF II model for predicting acid deposition in Maryland : Final report. [Annapolis, MD] : PPRP, 1987.

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