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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

Este estudio evalúa modelos clásicos, de aprendizaje automático y de aprendizaje profundo para pronosticar los casos semanales de dengue en la ciudad de Marikina utilizando un diseño temporal libre de filtraciones, encontrando que, si bien los modelos base simples funcionaron bien durante la validación interna, el modelo LSTM logró una precisión predictiva superior en el conjunto de prueba fuera del tiempo de 2025, a pesar de una tendencia general a subestimar las semanas de nivel de brote.

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

Este estudio emplea un modelo jerárquico bayesiano consciente de la incertidumbre y específico para cada participante para analizar un experimento intra-sujeto, revelando que las voces generadas por IA combinadas con avatares de IA producen el perfil más favorable de compromiso y carga cognitiva, al tiempo que destaca una heterogeneidad individual significativa en las respuestas a las combinaciones audiovisuales.

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

Este estudio de las publicaciones de la Bibliotecología y la Ciencia de la Información revela que la ventaja de citación del acceso abierto no es uniforme, sino que depende del tema y está impulsada en gran medida por subcampos adyacentes a las ciencias de la salud, mientras que se atenúa significamente al controlar las líneas de base de citación a nivel de revista.

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

Este artículo introduce modelos de cribado de posición de componentes lineales, cuadráticos y de segundo orden flexibles que utilizan la posición cero para codificar la omisión de componentes, permitiendo la estimación eficiente de efectos de posición absoluta no lineales y la construcción de diseños óptimos para experimentos de orden de adición donde solo una subsección de los componentes está disponible por ejecución.

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

Este estudio demuestra que la auditoría automatizada basada en reglas de la calidad estadística en tesis universitarias tiene un desempeño inferior al azar debido a limitaciones léxicas fundamentales, pero la integración de una capa de modelo de lenguaje mejora significativamente la concordancia con el juicio experto manteniendo una alta sensibilidad y un bajo costo.

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

Este estudio utiliza datos longitudinales de TIMSS 2023 de nueve sistemas para estimar y estandarizar la probabilidad conjunta de que los estudiantes transiten de debajo a por encima de los umbrales tanto de matemáticas como de ciencias, revelando variaciones significativas específicas de cada sistema y demostrando que, si bien la estandarización de severidad común clarifica la dependencia del objetivo, los resultados siguen siendo descriptivos en lugar de causales.

Jonas A. Mandalunes2026-08-28
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No need, or no category? Recording refusal of generative AI in European official statistics

Este artículo sostiene que las estadísticas oficiales europeas atribuyen erróneamente la falta de uso de la IA generativa a una carencia de necesidad debido a que las limitaciones en el diseño de las encuestas no logran captar barreras críticas como la discapacidad y el costo, confundiendo así los artefactos de medición con una verdadera indiferencia pública.

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

Este artículo demuestra que las tendencias del cuartil superior ajustadas por cobertura de PISA son altamente sensibles a la elección del denominador de la población, revelando discrepancias significativas entre los datos reportados y las estimaciones de las Proyecciones de Población Mundial que subrayan la necesidad de un reporte de procedencia transparente y de cautela cuando los pesos sintéticos activan ajustes.

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

Este estudio demuestra que el techo de precisión de medición inherente a los valores plausibles de PISA 2022 limita fundamentalmente la exactitud predictiva alcanzable y desestabiliza las clasificaciones de predictores a través de dominios y sistemas educativos, lo que requiere que las comparaciones de desempeño y las interpretaciones de modelos se fundamenten en estos límites de medición computables.

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

Este artículo establece un novedoso modelo epidémico de dos etapas basado en la edad de infección que incorpora difusión no local, evitación quimiotáctica y pérdida de inmunidad para demostrar la estabilidad global de los equilibrios y desarrollar un marco de control óptimo de nivel bilingüe con estrategias intermitentes que, validado por datos de Berlín, demuestra la superioridad de las intervenciones espacialmente dirigidas sobre los enfoques uniformes.

Yuhao zhou2026-08-28