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Data-Driven Spatial Weight Matrices for Space-Time Autoregressive Models: A Similarity-Based Framework with an Application to Global Temperature Dynamics

Questo articolo propone un framework basato sui dati per la costruzione di matrici di ponderazione spaziale basate sulla somiglianza statistica piuttosto che sulla prossimità geografica per migliorare i modelli autoregressivi spazio-temporali, dimostrando attraverso l'analisi della temperatura globale che le specifiche basate sulla somiglianza, in particolare quelle che utilizzano la distanza di Hamming, migliorano significativamente l'accuratezza delle previsioni rispetto ai convenzionali approcci basati sulla contiguità.

Edoardo Otranto2026-08-13
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Assessing Feature Selection Strategies in INLA: TraditionalStepwise Regression versus Machine Learning

Questo studio dimostra che l'integrazione della selezione delle caratteristiche basata sul machine learning (specificamente BART e SVR) con i modelli spaziali gerarchici bayesiani (INLA-SPDE) supera significativamente la regressione stepwise tradizionale nella riduzione dell'errore di previsione e del bias, fornendo così stime per aree piccole più accurate con incertezza ben calibrata.

Xiangyue Huo, Chibuzor Christopher Nnanatu2026-08-13
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Robustness of sustainable aviation fuel supplier rankings under alternative fuzzy representations and MCDM methods

Questo studio convalida la robustezza di SAF1 come il principale fornitore di carburante sostenibile per l'aviazione attraverso varie rappresentazioni fuzzy e metodi MCDM, evidenziando al contempo che, sebbene il candidato principale rimanga costante, l'ordinamento completo dei fornitori varia e dovrebbe essere trattato come una priorità per un'ulteriore due diligence piuttosto che come una selezione automatica.

Büşra ALTINKAYNAK2026-08-13
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Agreement Between Fitzpatrick-17k Skin-Type Labels Is Metric- and Stratum-Dependent: A Chance-Corrected Reanalysis

Questo articolo rianalizza il dataset Fitzpatrick-17k utilizzando statistiche corrette per il caso per dimostrare che l'accordo tra le fonti di annotazione dipende fortemente dalla metrica scelta e dallo strato del fototipo, rivelando discrepanze significative — in particolare per i toni della pelle più scuri — che rendono necessaria la segnalazione trasparente della metodologia e degli intervalli di confidenza per ogni strato nella ricerca dermatologica sull'IA.

Niya Pennie2026-08-13
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A Feedback-Gated Ordinary Differential Equation Model for Recommendation-Driven Short-Video Diffusion

Questo studio propone e valida un modello di equazioni differenziali a soglia di feedback che utilizza le interazioni precoci di tipo "like-salva" e "commento-condividi" per prevedere accuratamente la traiettoria di diffusione a lungo termine e il potenziale di innesco dei video brevi guidati dai sistemi di raccomandazione, offrendo così ai creatori uno strumento interpretabile per il processo decisionale strategico.

Yihao Huang, Yehan Mo2026-08-12
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Psychometric Validation and Cultural Adaptation of the Household Water Insecurity Experiences (HWISE) Scale in Ethiopia using Horn’s Parallel Analysis Method

Questo studio ha adattato culturalmente e validato psicometricamente con successo la scala Household Water Insecurity Experiences (HWISE) per le donne di lingua Sidaamu in Etiopia, dimostrando la sua struttura unidimensionale, l'alta affidabilità e la forte validità attraverso l'analisi parallela di Horn e altri metodi statistici.

Adane Ermias, Sirak Robele Gari, Bizatu Mengiste, Argaw Ambelu2026-08-12
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Generalized Fiducial Inference Through Stochastic Inversion of Estimating Equations

Questo articolo introduce la Copula Generalized Fiducial Inference (CGFI), un framework privo di verosimiglianza che costruisce distribuzioni di confidenza per stimare modelli di equazioni mediante l'inversione stocastica di equazioni empiriche tramite una copula gaussiana, offrendo una quantificazione accurata dell'incertezza senza richiedere una specifica completa della verosimiglianza o una distribuzione a priori.

Yisroel Cahn2026-08-11
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Modelling and Projecting Urban Population Growth in Somalia (1960–2050): A Comparative Analysis of Time Series Models

Questo studio utilizza dati storici dal 1960 al 2024 e confronta sei modelli di serie temporali per proiettare la popolazione urbana della Somalia, identificando TBATS e ARIMA come strumenti di previsione robusti che prevedono che la popolazione urbana più che raddoppierà raggiungendo i 22,2 milioni entro il 2050, sottolineando così l'urgente necessità di una pianificazione urbana proattiva.

Eng.ahmed Abdirahmaan Ibrahim2026-08-11
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Structural Mediation and Knowledge Integration in Interdisciplinary Research

Questo studio rivela che nella ricerca interdisciplinare, l'integrazione della conoscenza e la mediazione strutturale sono dimensioni distinte con impatti divergenti sul successo delle citazioni, poiché la prima non garantisce una posizione di ponte nelle reti di citazione e correla negativamente con le citazioni, mentre la seconda predice positivamente il numero di citazioni, sebbene entrambe contribuiscano alla diffusione della conoscenza tra i diversi campi.

Shiji Chen, Yuewei Li, Yunlong Yu, Yang Li2026-08-10