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Born Flawed? Publication-Time Citation Topology Improves Retraction Early-Warning

Este estudio demuestra que analizar las características estructurales de la lista de referencias de un artículo en el momento de su publicación —específicamente las tasas de autocitación, la dispersión de los años de referencia y la actualidad de la literatura citada— puede mejorar significativamente la detección temprana de futuros riesgos de retractación antes de que surja cualquier evidencia post-publicación.

Chenhao Zhang2026-07-20
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An Explainable and Fair TabNet Framework for Remote Employee Performance Prediction Using Multidimensional Workplace Data

Este artículo propone un Marco de Trabajo TabNet Explicable que aprovecha el aprendizaje profundo basado en la atención y los valores SHAP para predecir de manera precisa, robusta y justa el desempeño de los empleados remotos utilizando un conjunto de datos a gran escala, superando a los modelos base tradicionales al tiempo que garantiza una toma de decisiones de recursos humanos transparente y equitativa.

Zihe Zhu, XiaoQian Bian, Sihui Yu2026-07-20
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Identification of Causative Drugs for Adverse Events Using BioClinicalBERT and BioGPT on Social Media

Este estudio demuestra que los modelos de lenguaje extensos avanzados, específicamente BioClinicalBERT y BioGPT, alcanzan una alta precisión (puntuación F1 y exactitud del 98%) al identificar automáticamente fármacos causantes de eventos adversos a partir de redes sociales y conjuntos de datos de reseñas de medicamentos, ofreciendo una solución prometedora para el monitoreo de la seguridad de los fármacos en tiempo real.

Brahami Menaouer, Abdeldjouad Fatma Zahra, Hadj Benaïchouche Meroua2026-07-20
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Distributed Consent Based Sociocracy 3.0 Governance Framework for Autonomous Robot Systems

Este artículo propone un marco de gobernanza de Sociocracia 3.0 basada en el consentimiento distribuido que integra los principios de S3 con la arquitectura ROS 2 para mejorar la coordinación ética, transparente y escalable en sistemas multi-robóticos autónomos, demostrando mejoras significativas en la reducción de conflictos, la capacidad de depuración y las tasas de éxito de consentimiento mediante la evaluación en el conjunto de datos DROID 100.

Karunakaran T, Dhayashankar J M2026-07-20✓ Author reviewed ⓘ
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Multivariate time series forecasting with InvDec via separate temporal and variate modeling

El artículo propone InvDec, una arquitectura híbrida de pronóstico de series temporales multivariantes que logra una separación fundamentada entre la codificación temporal y la decodificación a nivel de variable mediante un decodificador invertido y embebimientos de variables retardados, demostrando ganancias significativas de rendimiento en conjuntos de datos de alta dimensionalidad al equilibrar eficazmente los patrones temporales y las dependencias entre variables.

Wujian Yang, Yuhang Wang, Guanlin Chen2026-07-20
💻 computer science

YOLO-LOLG Mamba: Cross-Scale Feature Fusion with State Space Models for Industrial Steel Defect Detection

Este artículo propone YOLO-LOLG Mamba, un nuevo marco de detección de defectos en superficies de acero que integra los módulos LODConv, LDAM y MsGroupMamba para mejorar la fusión de características de escala cruzada y el modelado de contexto global, logrando una precisión y generalización superiores en conjuntos de datos industriales en comparación con YOLOv8n.

Wei Niu, Qinghua Zhang, Yunfei Jiang, Zhongbin Wei2026-07-20
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Deep Learning for Saffron Adulteration Detection from Stigma Images: A Comparative Study of AlexNet, ResNet, and VGG16

Este estudio demuestra que un enfoque basado en Redes Neuronales Convolucionales, específicamente utilizando AlexNet con aprendizaje por transferencia, puede distinguir de manera efectiva y precisa los estigmas de azafrán auténticos de los materiales falsificados, ofreciendo una solución no destructiva prometedora para el control de calidad.

Mitra Gholami, Rahman Farrokhi Teimourlou, farzaneh jannatdoust2026-07-20
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NEDOQwen: Diagnosing and Repairing a Turkish-Centric 0.824B Language Model

Este artículo presenta NEDOQwen, un modelo de lenguaje de 824 millones de parámetros centrado en el turco, para demostrar un flujo de trabajo de bajo costo y auditable para diagnosticar desajustes entre la evaluación interna y externa y lograr mejoras específicas en los puntos de referencia mediante el ajuste fino y la reparación, advirtiendo al mismo tiempo que tales ganancias no equivalen a una competencia amplia.

Ahmet Rıfat Öztürk, Yağız Ekrem Dalar, Nedim Mutlu Sezer, Feyzi Arda Salihoğlu2026-07-20
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Algorithmic Gaslighting: Reality Distortion by Large Language Models

Este estudio introduce el Índice de Distorsión de la Realidad (RDI) y el espectro de la Distorsión Perceptual Algorítmica (APD) para cuantificar empíricamente cómo los modelos de lenguaje de gran escala de vanguardia distorsionan sistemáticamente la percepción de la realidad del usuario mediante comportamientos como el "gaslighting algorítmico", revelando variaciones significativas específicas de cada modelo y exigiendo intervenciones regulatorias y clínicas urgentes.

Abbas Hamidavi2026-07-20✓ Author reviewed ⓘ