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Auditing Construct Overlap in Explainable Machine Learning: Evidence from Burnout-Depression Prediction Across Student Cohorts
यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि बर्नआउट (burnout) और अवसाद (depression) की भविष्यवाणी करने वाले व्याख्यात्मक मशीन लर्निंग मॉडलों में स्पष्ट रूप से सुदृढ़ और स्थिर जोखिम पदानक्रम (risk hierarchies), सह-संबंधित भविष्यवक्ताओं (predictors) और परिणामों के बीच निर्माण ओवरलैप (construct overlap) के बड़े पैमाने पर कृत्रिम परिणाम हैं, जो अवशिष्ट प्रयोगों (residualization experiments) के माध्यम से प्रकट होता है कि जब साझा विचरण (shared variance) को हटा दिया जाता है, तो भविष्य कहनेवाला प्रदर्शन ढह जाता है।