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Separating local scale dependence from regional mixing in urban block-size distributions

Dieses Paper führt einen modellunabhängigen Workflow ein, um echte lokale Skalenabhängigkeit von künstlichen Trends zu unterscheiden, die durch regionale Mischung in urbanen Blockgrößenverteilungen verursacht werden, wobei durch eine umfassende Analyse von Tokio demonstriert wird, dass regionale Heterogenität zwar das Ende der Verteilung abflacht, kleinere Blöcke jedoch eine signifikante lokale Steilheit aufweisen, die nicht allein durch Kompositionseffekte erklärt werden kann.

Hiroyuki Shima, Yuri Akiba2026-09-10
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Practitioner Allegiance Risk Scale (PARS-6): Development of a Theory-Informed Instrument for Screening Investigator Allegiance-Related Risk Across Intervention Research

Dieses Paper präsentiert die theoretische Entwicklung und Struktur der Practitioner Allegiance Risk Scale (PARS-6), eines neuen sechs Items umfassenden Instruments, das darauf ausgelegt ist, Merkmale im Zusammenhang mit der Investigator Allegiance während der Datenextraktion in systematischen Übersichtsarbeiten zur Interventionsforschung systematisch zu screenen und zu dokumentieren, wobei explizit klargestellt wird, dass es als deskriptiver Risikoindikator und nicht als definitives Maß für Bias dient.

Balaganesh Gopurala, Om Vrishank Gopurala, Suryaprathap Gopurala, Cathal Walsh2026-09-09
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Comparative and Forecast Analysis of Research Productivity among Philippine State Universities: A SciVal-Based Bibliometric Assessment (2015–2025)

Diese Studie nutzt bibliometrische Daten von SciVal und Prognosemodelle, um aufzuzeigen, dass philippinische staatliche Universitäten ihr Publikationsvolumen von 2015 bis 2025 zwar signifikant gesteigert haben, erhebliche und beständige regionale Disparitäten in der Forschungsleistung und deren Wirkung – angeführt von Region III – jedoch ohne gezielte Investitionen in den Kapazitätsaufbau statt einheitlicher Anreize auch über 2030 hinaus bestehen bleiben werden.

Brandon Obenza, Eduard M. Albay, Joel B. Mangaba, Rose Nonette C. Capadosa, Lianne Angelico C. Depante, Leo Mendel D. Ro (…)2026-09-09
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Conditional Sign Randomization with Estimated Whitening in Gaussian Kinship Models

Dieses Paper schlägt eine Methode der bedingten Vorzeichenrandomisierung mit geschätzter Weißung für Gaußsche Verwandtschaftsmodelle vor, die durch die Nutzung von Vorzeichensymmetrie und wiederverwendbarer Kalibrierung über einen Vorzeichenorbit hinweg ein recheneffizientes, auf Stichproben-Ebene kontrolliertes Gen-Set-Assoziationstesten ermöglicht, während es sein globales Nullhypothesen-Inferenzziel explizit von konkurrierender Anreicherung oder kausaler Gendiskoverie unterscheidet.

Siyu Guo, Ruixiang Zhang, Benfan Lin, Yunfan Zhang, yu wang2026-09-09
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Laplacian-P-splines for shared Gamma frailty models applied to clustered right-censored time-to-event data

Dieses Papier führt Laplacian-P-Splines (LPS) als eine rechnerisch effiziente, sampling-freie Bayes-Alternative zur Schätzung geteilter Gamma-Frailty-Modelle in gruppierten, rechtszensierten Zeit-bis-zum-Ereignis-Daten ein und demonstriert deren Leistungsfähigkeit durch Simulationen sowie Anwendungen auf drei biomedizinische Datensätze.

Piotr Lewczuk, Oswaldo Gressani, Steven Abrams, Christel Faes2026-09-08
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Improved MGLR control charts based on Klein’s sensitizing rules for joint mean and dispersion monitoring under measurement error

Dieses Papier schlägt zwei verbesserte multivariate Generalized Likelihood Ratio (MGLR) Regelkarten vor und evaluiert diese, welche die Sensibilisierungsregeln nach Klein für 2-von-2 und 2-von-3 integrieren, um simultane Verschiebungen im Prozessmittelwert und in der Dispersion effektiv zu überwachen, während die schädlichen Auswirkungen von Messfehlern explizit berücksichtigt werden.

Mohammad Reza Maleki, Mohammad Nikoogoftar, Hossein Eghbali, Majid Jafari2026-09-08
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A structural equation formulation for general quasi-periodic Gaussian processes

Diese Arbeit führt eine strukturelle Gleichungsformulierung für allgemeine quasiperiodische Gauß-Prozesse ein, welche die Generierung und Prognose vereinfacht und die Komplexität von O(k2p2)\mathcal{O}(k^2 p^2) auf O(p2)\mathcal{O}(p^2) reduziert, wodurch ein skalierbarer und konsistenter Ansatz zur Analyse vielfältiger natürlicher und physiologischer Signale geboten wird.

Unnati Nigam, Radhendushka Srivastava, Faezeh Marzbanrad, Michael Burke2026-09-08
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Stopping Is a Conditional Decision: Corpus Qualification, Bayesian Sequential Stopping, and the Limits of Early Termination in Scholarly Literature Screening

Dieses Paper schlägt ein zweistufiges Framework vor, das die Korpusqualifizierung von der bayesschen sequentiellen Abbruchsteuerung trennt, um zu demonstrieren, dass selbst gut kalibrierte Modelle und verbessertes Ranking keine sichere vorzeitige Beendigung beim Screening wissenschaftlicher Literatur garantieren können, wie hohe vorzeitige Abbruchraten und niedriger Recall in Benchmark-Validierungen belegen.

Mohammad Pashaᵃ, Mohammed Ali Shaikᵇ2026-09-08