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New approach for estimating socioeconomic indicators in small-areas with sparse samples and high within-region heterogeneity: application in the Peruvian Amazon

Este estudio demuestra que los modelos bayesianos de estimación de áreas pequeñas que aprovechan las Encuestas Demográficas y de Salud y los datos censales pueden generar estimaciones socioeconómicas robustas, de escala fina y temporalmente consistentes para regiones dispersas y heterogéneas como la Amazonía peruana, revelando así vínculos espaciales críticos entre la pobreza, la educación y la carga de malaria que a menudo quedan ocultos en los análisis tradicionales de gran escala.

Jose Matta-Chuquisapon, Julianne Meisner, Sergio E. Recuenco2026-10-09
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Novel Screening Methods for Binary Outcomes with Rare Events

Este artículo introduce y valida dos nuevos métodos de cribado, Rare-Screening y Firth-ttScreening, diseñados para mejorar la detección de sitios CpG asociados con eventos binarios raros en estudios de asociación de todo el epigenoma de alta dimensión, demostrando una sensibilidad superior en comparación con los enfoques tradicionales de FDR y Bonferroni.

Mohammad Nahian Ferdous Abrar, Hongmei Zhang, Meredith Ray, Yuanjin Liu, Hasan Arshad, Yu Jiang2026-10-09
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Benchmarking machine learning against a regulatory rule-based baseline for drinking-water compliance classification

Este estudio demuestra que para la clasificación de cumplimiento de agua potable, los modelos de aprendizaje automático no pueden superar a un punto de referencia basado en reglas regulatorias debido a que los umbrales definidos por el dominio ya capturan casi toda la señal disponible, lo que resalta que refinar las reglas regulatorias e implementar estrategias de consenso es más efectivo que la selección de modelos.

Aljaž Sovič, Barbara Hribar Lee, Zoran Bosnić2026-10-09
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Testing Governance Mediation with Multi-Edition City Indices: A Simulation-Validated Pipeline with a Confounding Diagnostic and Sensitivity Analysis

Este artículo presenta y valida un flujo de trabajo abierto de ocho etapas para el análisis de mediación en índices de ciudades de múltiples ediciones, demostrando mediante simulaciones extensas que, mientras los métodos estándar sufren de errores de Tipo I inflados y sesgos severos debido a la confusión no observada o variante en el tiempo, una combinación de bootstrapping de conglomerados de ciudades, modelos de efectos fijos de dos vías y análisis de sensibilidad de correlación de residuos proporciona un protocolo robusto para afirmaciones de mediación de gobernanza fiables.

Kamal Abdelgowad, Baher ElShaarawy, Muhammad Essa, Asra Mehar, Kiran Kumar2026-10-09
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The Synergy Framework: A Four-View, Domain-Self-Calibrated Instrument for Measuring the Structure of Complex Systems

Este artículo presenta el Marco de Sinergia, un instrumento de cuatro perspectivas y autocalibrado por dominio que integra el acoplamiento estructural, la organización de cuerpos múltiples, la estabilidad dinámica y la recuperación de perturbaciones para medir sistemas complejos mientras reporta explícitamente los modos de falla y evita las dependencias de una sola perspectiva.

Wenlong Li2026-10-09
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Spatially Correlated Measurement Error: Bias Amplification and Identification via Higher-Order Spatial Lags

Este artículo demuestra que el error de medición espacialmente correlacionado amplifica el sesgo de atenuación e invalida las variables instrumentales estándar, proponiendo un estimador GMM de rezago espacial de orden superior que aprovecha las condiciones de mezcla geométrica para lograr una reducción significativa del sesgo y una inferencia válida, según lo validado por simulaciones y una aplicación de infraestructura tunecina.

mohamed riadh cherif2026-10-09
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Classical and Bayesian Estimation of WeibullParameters Under Fuzzy Data Using Alpha Cuts

Este artículo propone y evalúa métodos clásicos y bayesianos para estimar los parámetros de la distribución de Weibull bajo datos difusos mediante cortes alfa, demostrando a través de simulaciones y aplicaciones en el mundo real que estos enfoques ofrecen una precisión competitiva y revelan comportamientos únicos en la estimación del parámetro de forma en comparación con los métodos de datos nítidos.

Naresh Matta, Nagamani Nadiminti2026-10-09
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When National Happiness and Suicide Mortality Diverge: Explainable Machine Learning, Anomaly Detection, and Panel Evidence from 161 Countries

Este estudio emplea aprendizaje automático explicable y datos de panel de 161 países para demostrar que la satisfacción vital nacional y la mortalidad por suicidio a menudo divergen debido a factores como el desempleo y el consumo de alcohol, revelando perfiles de países de alto riesgo específicos al tiempo que advierte contra la confusión de los patrones estadísticos agregados con los mecanismos causales individuales.

Young-Chool Choi2026-10-08
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A Relational Matrix Representation of Positive Ratio-Scale Systems: Theory, Statistical Inference, and Applications to Anthropometry

Este artículo introduce la Matriz de Relación Antropométrica (ARM) y el Índice de Estabilidad Estructural Antropométrica (ASSI) como un marco novedoso y estructuralmente completo para representar e inferir estadísticamente la organización proporcional de sistemas de escala de razón positivos, ofreciendo un enfoque complementario a los métodos multivariados tradicionales con amplias aplicaciones en campos que van desde la antropometría hasta la ingeniería.

Suresh Deman2026-10-08
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Constructing a Spatial Public Service Availability Index (PSAI) for a Developing-Country Context: Development and Spatial Application in Bangladesh

Este estudio desarrolla un Índice de Disponibilidad de Servicios Públicos Espaciales (PSAI, por sus siglas en inglés) para los 64 distritos de Bangladesh mediante la integración de datos de censos y OpenStreetMap a través de seis dominios de servicio, revelando disparidades espaciales significativas con Dhaka obteniendo la puntuación más alta y Rangamati la más baja, mientras encuentra solo evidencia débil de agrupamiento espacial estadísticamente significativo entre los distritos de alta disponibilidad.

Sk Md Jannatul Na, Ahad Kanak Prottay, Vargob Paul, Shazed Hossain Chamok, S M Tafsirul Islam2026-10-08