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Separating local scale dependence from regional mixing in urban block-size distributions

Cet article introduit un flux de travail indépendant des modèles pour distinguer la dépendance réelle à l'échelle locale des tendances artificielles causées par le mélange régional dans les distributions de la taille des îlots urbains, démontrant, à travers une analyse exhaustive de Tokyo, que si l'hétérogénéité régionale aplatit la queue de la distribution, les îlots plus petits présentent un accentuation locale significative qui ne peut être expliquée par les seuls effets de composition.

Hiroyuki Shima, Yuri Akiba2026-09-10
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Practitioner Allegiance Risk Scale (PARS-6): Development of a Theory-Informed Instrument for Screening Investigator Allegiance-Related Risk Across Intervention Research

Cet article présente le développement théorique et la structure de l'échelle de risque d'allégeance du praticien (PARS-6), un nouvel instrument de six items conçu pour dépister et documenter systématiquement les caractéristiques liées à l'allégeance de l'enquêteur lors de l'extraction de données dans les revues systématiques de recherche sur les interventions, tout en précisant explicitement qu'il sert d'indicateur de risque descriptif plutôt que de mesure définitive de biais.

Balaganesh Gopurala, Om Vrishank Gopurala, Suryaprathap Gopurala, Cathal Walsh2026-09-09
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Comparative and Forecast Analysis of Research Productivity among Philippine State Universities: A SciVal-Based Bibliometric Assessment (2015–2025)

Cette étude utilise les données bibliométriques de SciVal et des modèles de prévision pour révéler que, bien que les universités d'État philippines aient considérablement augmenté leurs volumes de publications de 2015 à 2025, des disparités régionales substantielles et persistantes en matière de production et d'impact de la recherche — menées par la Région III — se poursuivront jusqu'en 2030 sans investissements ciblés dans le renforcement des capacités plutôt que des incitations uniformes.

Brandon Obenza, Eduard M. Albay, Joel B. Mangaba, Rose Nonette C. Capadosa, Lianne Angelico C. Depante, Leo Mendel D. Ro (…)2026-09-09
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Conditional Sign Randomization with Estimated Whitening in Gaussian Kinship Models

Cet article propose une méthode de randomisation de signe conditionnelle avec blanchiment estimé pour les modèles de parenté gaussienne qui permet un test d'association de ensembles de gènes à contrôle de niveau par échantillon fini et de manière efficace sur le plan computationnel, en exploitant la symétrie de signe et le calibrage réutilisable à travers une orbite de signe, tout en distinguant explicitement sa cible d'inférence de l'hypothèse nulle globale de l'enrichissement compétitif ou de la découverte de gènes causaux.

Siyu Guo, Ruixiang Zhang, Benfan Lin, Yunfan Zhang, yu wang2026-09-09
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Laplacian-P-splines for shared Gamma frailty models applied to clustered right-censored time-to-event data

Cet article présente les splines de Laplace-P (LPS) comme une alternative bayésienne sans échantillonnage et efficace sur le plan computationnel pour estimer les modèles de fragilité Gamma partagés dans les données de temps de survie censurées à droite et regroupées, démontrant sa performance à travers des simulations et des applications à trois ensembles de données biomédicales.

Piotr Lewczuk, Oswaldo Gressani, Steven Abrams, Christel Faes2026-09-08
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Improved MGLR control charts based on Klein’s sensitizing rules for joint mean and dispersion monitoring under measurement error

Cet article propose et évalue deux cartes de contrôle de type rapport de vraisemblance généralisé multivarié (MGLR) améliorées qui intègrent les règles de sensibilisation 2 sur 2 et 2 sur 3 de Klein afin de surveiller efficacement les décalages simultanés de la moyenne et de la dispersion du processus tout en tenant compte explicitement de l'impact préjudiciable de l'erreur de mesure.

Mohammad Reza Maleki, Mohammad Nikoogoftar, Hossein Eghbali, Majid Jafari2026-09-08
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A structural equation formulation for general quasi-periodic Gaussian processes

Cet article introduit une formulation par équations structurelles pour les processus gausiens quasi-périodiques généraux qui simplifie la génération et la prévision tout en réduisant la complexité computationnelle de O(k2p2)\mathcal{O}(k^2 p^2) à O(p2)\mathcal{O}(p^2), offrant ainsi une approche évolutive et cohérente pour l'analyse de divers signaux naturels et physiologiques.

Unnati Nigam, Radhendushka Srivastava, Faezeh Marzbanrad, Michael Burke2026-09-08
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Stopping Is a Conditional Decision: Corpus Qualification, Bayesian Sequential Stopping, and the Limits of Early Termination in Scholarly Literature Screening

Cet article propose un cadre à deux étapes séparant la qualification du corpus de l'arrêt séquentiel bayésien pour démontrer que même des modèles bien calibrés et un classement amélioré ne peuvent garantir un arrêt précoce sûr dans le criblage de la littérature savante, comme en témoignent des taux d'arrêt prématuré élevés et un faible rappel lors des validations de référence.

Mohammad Pashaᵃ, Mohammed Ali Shaikᵇ2026-09-08