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441 Arbeiten

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Dense Truths, Sparse Estimators: Making Lasso Work for Dense-Signal Logistic Regression

Diese Arbeit stellt die konventionelle Bevorzugung der Ridge-Regression in hochdimensionalen Settings mit dichten Signalen in Frage, indem sie aufzeigt, dass die Unterleistung von Lasso auf eine suboptimale Abstimmung und nicht auf inhärente Mängel zurückzuführen ist, und führt einen neuartigen posterior-prädiktiven Penalty-Selektor ein, der es Lasso ermöglicht, eine Vorhersagegenauigkeit zu erreichen, die mit der der Ridge-Regression vergleichbar oder ihr überlegen ist, während es gleichzeitig seine entscheidenden Fähigkeiten zur Variablenselektion beibehält.

Jason Liao2026-08-28
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An Examination of the Performance of Variance Estimators in International Large-Scale Assessments

Diese Monte-Carlo-Simulationsstudie evaluiert die Leistungsfähigkeit von BRR-, JK2- und Bootstrapping-Varianzschätzern in internationalen groß angelegten Erhebungen und stellt fest, dass während JK2 eine überlegene Präzision für glatte Statistiken wie Mittelwerte bietet, Bootstrapping und BRR für nicht-glatte Statistiken genauer sind, und dass Fay-Anpassungen sowie der Umgang mit Nichtantworten die Zuverlässigkeit der Schätzer signifikant beeinflussen.

Umut Atasever, Sabine Meinck, Diego Cortes2026-08-27
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Inverse Target Trial Emulation: A Method to Simulate Realistic Observational Data

Dieses Paper führt die Inverse Target Trial Emulation (ITTE) ein, ein bayesianisches Framework, das durch die systematische Induktion von Confounding und zeitbezogenen Biases realistische Beobachtungsdatensätze aus Daten randomisierter kontrollierter Studien generiert und somit die rigorose Evaluierung und den Vergleich analytischer Strategien zur Anpassung dieser Biases in der nicht-randomisierten Gesundheitsforschung ermöglicht.

Luca Benetti, Gianluca Baio, Anna Heath2026-08-27
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What does Retraction Watch's "computer-generated content" reason capture? A metadata analysis of 9,161 retractions

Diese Metadatenanalyse von 9.161 Rücknahmen zeigt, dass der Grund „computergenerierte Inhalte“ bei Retraction Watch stark auf einen einzelnen Herausgeber konzentriert ist und eng mit Paper Mills assoziiert wird, aber diese Muster spiegeln Co-Coding-Praktiken wider, anstatt definitive Beweise für die tatsächliche Präsenz generativer KI in den zurückgezogenen Artikeln zu liefern.

Jonas Mandalunes2026-08-27
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AttribRank: An Open and Reproducible Framework for Diagnosing Attribution Sensitivity in Author-Level Research Assessment

Diese Studie stellt AttribRank vor, ein Open-Source-Python-Framework, das quantifiziert, wie sich die Rankings von Autoren auf Forschungsebene basierend auf Evaluationsentscheidungen wie Kollaborationsregeln und Indikatortypen verschieben, wobei aufgezeigt wird, dass diese Variationen durch wissenschaftliche Fachbereiche und nicht durch zufälliges Rauschen strukturiert sind.

A Rong, Zhonglin Zhao, Hongju Zhao2026-08-27
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Beyond Citation Counts: A novel framework for Research Translation Analysis

Dieses Paper stellt das Research Translation Analysis (RTA)-Framework vor, eine neuartige Methode, die Guideline-Mapping mit einer qualitativen Zitations-Inhalts-Analyse integriert, um über einfache Zitationszahlen hinauszugehen und systematisch zu evaluieren, wie biomedizinische Forschung in der klinischen Praxis und in Folgestudien tatsächlich interpretiert, genutzt oder missverstanden wird.

Harriet Mactier, Kam Cheong Wong, Emily Saurman2026-08-27
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A flexible and robust approach to univariate Gaussian splitting using parameterized Gaussian mixtures

Dieses Papier präsentiert einen robusten und unkomplizierten Algorithmus, der eine univariate Gauß-Verteilung durch eine Mischung aus homoskedastischen Gauß-Verteilungen mit geringerer Varianz approximiert, indem die euklidische Quadrate Norm minimiert wird, während gleichzeitig dessen Erweiterung auf nicht-Gauß-Verteilungen diskutiert wird.

Dmitry Mikhin, Athena Xiourouppa2026-08-27✓ Author reviewed ⓘ
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Development and Initial Psychometric Properties of a Household Energy Insecurity Scale in the US

Diese Studie entwickelt und validiert eine umfassende, 25-teilige, sechsdimensionale Skala zur häuslichen Energieunsicherheit (Household Energy Insecurity, HEI) unter Verwendung von Daten von 1.350 US-Befragten und stellt damit ein robustes Instrument zur Identifizierung vulnerabler Haushalte sowie zur Gestaltung gerechter Energiepolitiken bereit.

Farah Mneimneh, Cristina Poleacovschi2026-08-27
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A New Generated Class: Theory and Inference with Application to Daily COVID-19 Cases in Region Aseer, Saudi Arabia

Diese Arbeit stellt eine flexible, trigonometrisch generierte Verteilungsfamilie vor, spezifisch einen sparsamen NewWeibull-Spezialfall, der durch theoretische Ableitungen und Monte-Carlo-Simulationen mathematisch validiert wurde, um heterogene Ausbruchsdaten effektiv zu modellieren, wobei er bestehende Modelle bei der Anwendung auf tägliche COVID-19-Fälle in der saudi-arabischen Region Aseer übertrifft.

Muhammad Arshad, Ali Algarni2026-08-27
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Fertility Characteristics and Cognitive Function Trajectories: Panel Data Analysis of Two Longitudinal Cohort Studies

Diese Studie analysiert Längsschnittdaten aus China und Europa, um aufzuzeigen, dass der Besitz von ein oder zwei Kindern ältere Erwachsene im Allgemeinen vor dem Abbau der kognitiven Funktionen schützt, die spezifische Geschlechterzusammensetzung der Nachkommen jedoch aufgrund kultureller und sozialstaatlicher Unterschiede nur in China die kognitiven Verläufe signifikant beeinflusst, während in Europa kein solcher Geschlechtereffekt beobachtet wird.

Yansi Mai, Lin Qin, Na Chen, Xuebin Qiao2026-08-26