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Automated auditing of statistical quality in university theses: why lexical rules fail and what a language layer adds

Cette étude démontre que l'audit automatisé fondé sur des règles de la qualité statistique des thèses universitaires est moins performant que le hasard en raison de limitations lexicales fondamentales, mais l'intégration d'une couche de modèle de langage améliore considérablement la concordance avec le jugement d'experts tout en maintenant un rappel élevé et un coût faible.

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

Cette étude utilise les données longitudinales de TIMSS 2023 provenant de neuf systèmes pour estimer et standardiser la probabilité jointe que des élèves passent d'un niveau inférieur à un niveau supérieur aux seuils de référence tant en mathématiques qu'en sciences, révélant des variations significatives propres à chaque système et démontrant que, bien que la standardisation par sévérité commune clarifie la dépendance aux cibles, les résultats demeurent descriptifs plutôt que causaux.

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

Cet article soutient que les statistiques officielles européennes attribuent à tort la non-utilisation de l'IA générative à un manque de besoin, car les limites de la conception des enquêtes ne parviennent pas à saisir des barrières critiques telles que le handicap et le coût, confondant ainsi des artefacts de mesure avec une véritable indifférence du public.

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

Cet article démontre que les tendances du quartile supérieur ajustées selon la couverture de PISA sont hautement sensibles au choix du dénominateur de la population, révélant des écarts significatifs entre les données rapportées et les estimations des Projections de la population mondiale qui soulignent la nécessité d'un signalement transparent de la provenance et de la prudence lorsque des poids synthétiques déclenchent des ajustements.

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

Cette étude démontre que le plafond de précision de mesure inhérent aux valeurs plausibles de PISA 2022 limite fondamentalement la précision prédictive atteignable et déstabilise le classement des prédicteurs à travers les domaines et les systèmes éducatifs, nécessitant que les comparaisons de performance et les interprétations de modèles soient fondées sur ces limites de mesure calculables.

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

Cet article établit un nouveau modèle épidémique à deux stades basé sur l'âge de l'infection, incorporant la diffusion non locale, l'évitement chimiotactique et l'affaiblissement de l'immunité, afin de prouver la stabilité globale des équilibres et de développer un cadre de contrôle optimal bilatéral avec des stratégies intermittentes qui, validé par des données de Berlin, démontre la supériorité des interventions spatialement ciblées par rapport aux approches uniformes.

Yuhao zhou2026-08-28
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Dense Truths, Sparse Estimators: Making Lasso Work for Dense-Signal Logistic Regression

Cet article remet en question la préférence conventionnelle pour la régression Ridge dans les contextes de haute dimension à signal dense en démontrant que la sous-performance de Lasso provient d'un réglage sous-optimal plutôt que de défauts inhérents, et introduit un nouveau sélecteur de pénalité postéro-prédictif qui permet à Lasso d'atteindre une précision prédictive comparable ou supérieure à celle de la régression Ridge tout en conservant ses capacités cruciales de sélection de variables.

Jason Liao2026-08-28
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An Examination of the Performance of Variance Estimators in International Large-Scale Assessments

Cette étude de simulation de Monte Carlo évalue la performance des estimateurs de variance BRR, JK2 et du bootstrapping dans les évaluations internationales à grande échelle, concluant que si le JK2 offre une précision supérieure pour les statistiques lisses comme les moyennes, le bootstrapping et le BRR sont plus précis pour les statistiques non lisses, et que les ajustements de Fay ainsi que la gestion de la non-réponse influencent de manière significative la fiabilité des estimateurs.

Umut Atasever, Sabine Meinck, Diego Cortes2026-08-27
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Inverse Target Trial Emulation: A Method to Simulate Realistic Observational Data

Cet article introduit l'Inverse Target Trial Emulation (ITTE), un cadre bayésien qui génère des ensembles de données observationnelles réalistes à partir de données d'essais contrôlés randomisés en induisant systématiquement des biais de confusion et des biais liés au temps, permettant ainsi l'évaluation et la comparaison rigoureuses des stratégies analytiques pour ajuster ces biais dans la recherche en santé non randomisée.

Luca Benetti, Gianluca Baio, Anna Heath2026-08-27
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What does Retraction Watch's "computer-generated content" reason capture? A metadata analysis of 9,161 retractions

Cette analyse méta-données de 9 161 rétractations révèle que le motif « contenu généré par ordinateur » dans Retraction Watch est fortement concentré chez un seul éditeur et étroitement associé aux usines à articles (paper mills), mais ces schémas reflètent des pratiques de co-codage plutôt qu'ils ne fournissent une preuve définitive de la présence réelle d'IA générative dans les articles rétractés.

Jonas Mandalunes2026-08-27