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Temporal Modeling of Weekly Dengue Cases in Marikina City: A Time-Respecting Comparison of Classical, Machine Learning, and Deep Temporal Models

Diese Studie bewertet klassische, maschinelle Lern- und Deep-Learning-Modelle zur Prognose der wöchentlichen Dengue-Fälle in Marikina City unter Verwendung eines leckagesicheren zeitlichen Designs und stellt fest, dass, während einfache Baselines während der internen Validierung gut abschnitten, das LSTM-Modell trotz einer allgemeinen Tendenz zur Unterprognose von Wochen mit Ausbruchsniveau die überlegene Vorhersagegenauigkeit auf dem Out-of-Time-Holdout von 2025 erreichte.

Kal-el John C. Bautista, Luis Arnold N. Respecio, Cyril Troy C. Vinuya, John Paul Q. Tomas, Karl C. Ablola, Bonifacio T. (…)2026-08-31
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Participant-Specific Voice-Presenter Interactions in Short Learning Videos: An Uncertainty-Aware Bayesian Analysis of AI-Generated and Human-Produced Components

Diese Studie verwendet ein teilnehmerspezifisches, unsicherheitsbewusstes bayessches hierarchisches Modell zur Analyse eines In-Person-Experiments, welches aufzeigt, dass KI-generierte Stimmen in Kombination mit KI-Avataren das günstigste Profil hinsichtlich Engagement und kognitiver Belastung erzielen, während gleichzeitig eine signifikante individuelle Heterogenität in den Reaktionen auf audiovisuelle Kombinationen hervorgehoben wird.

Yanshuai Shi2026-08-31
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Does Open Access Matter for Citations? A Topic-Stratified Analysis of Library and Information Science Discipline

Diese Untersuchung von Publikationen aus dem Bereich der Bibliotheks- und Informationswissenschaft zeigt, dass der Open-Access-Zitationsvorteil nicht einheitlich ist, sondern statlich themenabhängig und weitgehend durch gesundheitswissenschaftlich angrenzende Teilbereiche getrieben wird, während er unter Kontrolle der zitationsbezogenen Baselines auf Zeitschriftenebene signifikant abgeschwächt wird.

Arindom Kalita, Kumar Sumit, Manendra Singh, Divyanshu Gupta2026-08-31
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Flexible Design Strategies and Position Modeling for Order-of-Addition Screening Experiments

Diese Arbeit führt flexible lineare, quadratische und komponentenpositionsbasierte Screening-Modelle ein, die die Position Null zur Kodierung des Auslassens von Komponenten nutzen, wodurch eine effiziente Schätzung nichtlinearer absoluter Positionseffekte sowie die Konstruktion optimaler Designs für Reihenfolgenexperimente ermöglicht werden, bei denen pro Durchgang nur eine Teilmenge an Komponenten verfügbar ist.

Bing Wen, Bo Hu2026-08-28
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Automated auditing of statistical quality in university theses: why lexical rules fail and what a language layer adds

Diese Studie zeigt, dass die regelbasierte automatisierte Prüfung der statistischen Qualität in Universitätsarbeiten aufgrund grundlegender lexikalischer Einschränkungen schlechter als der Zufall abschneidet, aber die Integration einer Sprachmodellschicht die Übereinstimmung mit Expertenurteil signifikant verbessert, während gleichzeitig eine hohe Trefferquote und geringe Kosten beibehalten werden.

Milton Vladimir Mamani Calisaya, Charles Ignacio Mendoza Mollocondo, Vladimiro Ibañez Quispe, Jesus Pari Flores2026-08-28
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Grade 4-to-5 Joint Mathematics–Science Benchmark Transitions in Nine Systems: A Descriptive Common-Severity Analysis Using TIMSS 2023 Longitudinal Data

Diese Studie nutzt Längsschnittdaten von TIMSS 2023 aus neun Systemen, um die gemeinsame Wahrscheinlichkeit zu schätzen und zu standardisieren, mit der Schüler von unterhalb zu oberhalb sowohl der Mathematik- als auch der Naturwissenschafts-Benchmarks übergehen, wobei sie signifikante systemspezifische Variationen aufzeigt und demonstriert, dass die Standardisierung der gemeinsamen Schweregrad-Abhängigkeit die Zielabhängigkeit klärt, die Ergebnisse jedoch deskriptiv statt kausal bleiben.

Jonas A. Mandalunes2026-08-28
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When the adjustment fails: population-denominator sensitivity in coverage-adjusted PISA trends

Diese Arbeit zeigt auf, dass die abdeckungsbereinigten Trends des obersten Quartils der PISA hochsensibel gegenüber der Wahl des Populationsnenners sind, was signifikante Diskrepanzen zwischen den berichteten Daten und den Schätzungen der World Population Prospects offenlegt, die die Notwendigkeit einer transparenten Herkunftsnachweisführung und Vorsicht unterstreichen, wenn synthetische Gewichte Anpassungen auslösen.

Jonas A. Mandalunes, Danica Jane S. Mandalunes2026-08-28
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Measurement-bounded predictive inference in international large-scale assessment: how the plausible-value ceiling governs attainable accuracy and the stability of predictor rankings in PISA 2022

Diese Studie zeigt auf, dass die der PISA 2022-Plausibilitätswerte inhärente Obergrenze der Messpräzision die erreichbare Vorhersagegenauigkeit fundamental begrenzt und die Rangfolge der Prädiktoren über verschiedene Fachbereiche und Bildungssysteme hinweg destabilisiert, was erforderlich macht, dass Leistungsvergleiche und Modellinterpretationen auf diesen berechenbaren Messgrenzen basieren.

Jonas A. Mandalunes2026-08-28
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Spatiotemporal Dynamics and Optimal Control of a Two-Stage Infection-Age Structured Epidemic Model with Nonlocal Diffusion, Chemotactic Avoidance, and Intermittent Control Strategies

Diese Arbeit etabliert ein neuartiges zweistufiges Infektionsalters-Epidemiologiemodell unter Einbeziehung nichtlokaler Diffusion, chemotaktischer Vermeidung und nachlassender Immunität, um die globale Stabilität von Gleichgewichten zu beweisen und ein bilevel-optimales Kontrollframework mit intermittierenden Strategien zu entwickeln, das durch Berliner Daten validiert wurde und die Überlegenheit räumlich gezielter Interventionen gegenüber uniformen Ansätzen demonstriert.

Yuhao zhou2026-08-28