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110 Arbeiten

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Trust in Health Information Sources and Perceived Climate Change Health Risks: Evidence from the 2022 and 2024 Health Information National Trends Survey

Unter Verwendung von Daten aus dem Health Information National Trends Survey der Jahre 2022 und 2024 zeigt diese Studie, dass das Vertrauen in staatliche Gesundheitsbehörden der stärkste Prädiktor für die Wahrnehmung des Klimawandels als Gesundheitsrisiko ist, während das Vertrauen in Wissenschaftler eine schwächere, im Zeitverlauf abnehmende Assoziation aufweist und das Vertrauen in Ärzte kein signifikanter Faktor ist.

Miyeon Kim2026-07-01
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Mathematical Modeling of the Rate of Cognitive Adaptation With an AI Tutor Among Adult Learners

Diese empirische Studie validiert ein mathematisches Modell, das zeigt, dass die Rate der kognitiven Adaptation erwachsener Lernender in technischen Fachbereichen primär durch das Verhältnis von intellektueller Demut zu Ego-Rauschen getrieben wird, statt durch das anfängliche intellektuelle Potenzial, wobei die Minimierung des Ego-Rauschens die Zeit bis zum Erreichen eines Plateaus korrekter Lösungen signifikant beschleunigt.

Kibriyo Mukhamadieva2026-07-01
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A New Pareto-Type Family via the Right-Sided Riemann–Liouville Fractional Integral: Properties and Applications

Dieses Papier führt eine neue flexible Familie von Pareto-Typ-Verteilungen ein, die mittels des rechtsseitigen Riemann-Liouville-fraktionalen Integraloperators generiert werden, was einen theoretisch fundierten Mechanismus zur Regulierung des Tail-Verhaltens bietet und im Vergleich zu bestehenden Modellen eine überlegene Leistung bei der Modellierung schwerer Enden realer Daten demonstriert.

Kamaldeen Olomoda ISIAK, AKEYEDE Imam, Yunus MUSA Olatunji, OYETAYO Oyebisi, Muhammad Abiodun SULAIMAN2026-07-01
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Real-world performance of large-scale propensity score adjustment strategies: Matching, weighting, and stratification

Diese Studie evaluiert Strategien zur groß angelegten Propensity-Score-Anpassung über vier nationale Gesundheitsdatenbanken hinweg und kommt zu dem Schluss, dass die inverse Wahrscheinlichkeitsgewichtung mit Crump-Trimming und 1:1-Matching im Allgemeinen die beste Leistung bieten, wenngleich keine einzelne Strategie universell überlegen ist, was den Einsatz von Diagnostik und empirischer Kalibrierung zur Auswahlsteuerung erforderlich macht.

Kelly M Li, Martijn J Schuemie, Patrick B Ryan, Linying Zhang, Yong Chen, Kashish Priyam, Nicole Pratt, George Hripcsak (…)2026-07-01
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A Probabilistic Framework for Reconstructing Sparse UAV-Based Radiation Monitoring Data Using Gaussian Process Regression and Uncertainty Quantification

Diese Studie schlägt ein unsicherheitsbewusstes probabilistisches Framework vor, das Gauß-Prozess-Regression nutzt, um spärliche, auf UAVs basierende Strahlungsüberwachungsdaten aus der Sperrzone von Tschernobyl effektiv zu rekonstruieren, wobei es traditionelle Interpolationsmethoden hinsichtlich der Genauigkeit übertrifft und gleichzeitig essenzielle räumliche Unsicherheitsschätzungen für eine fundierte Umweltentscheidung liefert.

Andrii Bondarchuk, Tetiana Nosenko, Yurii Zabulonov2026-06-30
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Robust Regularised M-Estimators for High-Dimensional Regression with Heavy-Tailed and Skewed Errors

Dieses Papier führt eine Klasse robuster regularisierter M-Schätzer für die hochdimensionale Regression ein, die optimale Konvergenzraten und Selektionskonsistenz der Variablen unter minimalen Momentbedingungen (endliches α>1\alpha > 1) erreicht und bestehende Methoden sowohl in Simulationen als auch in realen genomischen Anwendungen im Umgang mit schwergewichtigen, schiefen oder kontaminierten Fehlern übertrifft.

Mazona Victor, Vincent Odiaka, Gabriel O. Obadina2026-06-30✓ Author reviewed ⓘ
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Sparse Convex Biclustering

Das Papier schlägt Sparse Convex Biclustering (SpaCoBi) vor, eine neuartige konvexe Optimierungsmethode mit einem stabilitätsbasierten Abstimmungskriterium, die effektiv Rauschen und rechnerische Herausforderungen in hochdimensionalen Datensätzen adressiert und eine überlegene Genauigkeit sowie Robustheit im Vergleich zu bestehenden State-of-the-Art-Biclustering-Techniken demonstriert.

Jiakun Jiang, Dewei Xiang, Cheliang Gu, Wei Liu, Binhuan Wang2026-06-30
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Detecting and Quantifying Circularity Bias When Composite Quality Ratings Are Used as Covariates: A Methodological Demonstration Using CMS Hospital Excess Readmissions Data

Diese Arbeit zeigt auf, dass die Einbeziehung zusammengesetzter Qualitätsbewertungen als Kovariaten in Regressionsmodellen eine Zirkularitätsverzerrung einführt, die die geschätzten Effekte struktureller Prädiktoren systematisch abschwächt, eine methodische Gefahr, die durch CMS-Krankenhaus-Wiedereinweisungsdaten und Monte-Carlo-Simulationen bestätigt wurde.

Ali Akram2026-06-30