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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

Questo studio valuta modelli classici, di machine learning e di deep learning per la previsione dei casi settimanali di dengue a Marikina City utilizzando un design temporale protetto da data leakage, riscontrando che, sebbene i semplici modelli di base abbiano performato bene durante la validazione interna, il modello LSTM ha ottenuto una precisione predittiva superiore sul holdout out-of-time del 2025, nonostante una tendenza generale a sottostimare le settimane di livello epidemico.

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

Questo studio impiega un modello gerarchico bayesiano specifico per il partecipante e consapevole dell'incertezza per analizzare un esperimento intra-partecipante, rivelando che le voci generate dall'IA accoppiate con avatar generati dall'IA producono il profilo di coinvolgimento e carico cognitivo più favorevole, evidenziando al contempo una significativa eterogeneità individuale nelle risposte alle combinazioni audiovisive.

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

Questo studio sulle pubblicazioni di Biblioteconomia e Scienza dell'Informazione rivela che il vantaggio di citazione dell'open access non è uniforme ma è invece dipendente dall'argomento e ampiamente guidato da sottocampi adiacenti alle scienze della salute, pur essendo significativamente attenuato nel controllare i livelli di base delle citazioni delle riviste.

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

Questo articolo introduce modelli di screening flessibili lineari, quadratici e di posizione della componente che utilizzano la posizione zero per codificare l'omissione della componente, consentendo la stima efficiente di effetti di posizione assoluta non lineari e la costruzione di design ottimali per esperimenti di ordine di aggiunta in cui solo un sottoinsieme di componenti è disponibile per ogni corsa.

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

Questo studio dimostra che l'audit automatizzato basato su regole della qualità statistica nelle tesi universitarie performa peggio del caso a causa di fondamentali limitazioni lessicali, ma l'integrazione di uno strato di modello linguistico migliora significativamente l'accordo con il giudizio esperto mantenendo un'alta richiamata e un basso 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

Questo studio utilizza i dati longitudinali TIMSS 2023 di nove sistemi per stimare e standardizzare la probabilità congiunta che gli studenti passino da un livello inferiore a uno superiore rispetto sia ai benchmark di matematica che di scienze, rivelando significative variazioni specifiche per ogni sistema e dimostrando che, sebbene la standardizzazione della severità comune chiarisca la dipendenza dal target, i risultati rimangono descrittivi piuttosto che causali.

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

Questo articolo dimostra che i trend del quartile superiore corretti per la copertura di PISA sono altamente sensibili alla scelta del denominatore della popolazione, rivelando discrepanze significative tra i dati riportati e le stime delle World Population Prospects che sottolineano la necessità di una trasparenza nella segnalazione della provenienza e di cautela quando i pesi sintetici innescano aggiustamenti.

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

Questo studio dimostra che il limite di precisione della misurazione inerente ai valori plausibili di PISA 2022 limita fondamentalmente l'accuratezza predittiva raggiungibile e destabilizza le classifiche dei predittori attraverso i domini e i sistemi educativi, rendendo necessario che i confronti sulle prestazioni e le interpretazioni dei modelli siano fondati su tali limiti di misurazione computabili.

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

Questo articolo stabilisce un nuovo modello epidemico a due stadi basato sull'età dell'infezione che incorpora la diffusione non locale, l'evitamento chemiotattico e l'immunità decadente per dimostrare la stabilità globale degli equilibri e sviluppare un quadro di controllo ottimo a due livelli con strategie intermittenti che, convalidato dai dati di Berlino, dimostra la superiorità degli interventi spazialmente mirati rispetto agli approcci uniformi.

Yuhao zhou2026-08-28