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Recovering Pre-Deletion Measurement Quality from Published Statistics: An Inverse Meta-Analysis of the Technology Readiness Index 2.0

Questo articolo introduce un metodo di "meta-analisi inversa" per recuperare le statistiche sulla qualità della misurazione pre-eliminazione dagli studi pubblicati, rivelando che la pratica diffusa di eliminare gli item deboli nel Technology Readiness Index 2.0 gonfia artificialmente le metriche di affidabilità e oscura la reale debolezza delle sue dimensioni inibitrici.

Nishant Joshi2026-10-20
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Proof of Scientific Contribution: Eligibility-Gated Scoring and Reserve-Aware Compensation for Human Biological Data

Questo articolo introduce la Proof of Scientific Contribution (PoSC), un framework metodologico che disaccoppia il punteggio vincolato all'ammissibilità dal prezzo di mercato per allocare la compensazione per i dati biologici umani attraverso regole matematicamente verificate e consapevoli delle riserve, delineando esplicitamente il proprio ambito come una specifica computazionale piuttosto che come una soluzione di mercato o biologica validata.

Christopher Crecelius, The AxonDAO Research Collective2026-10-20
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Modeling Maximum Extreme Values by New Different Continuous Distributions Derived from the Median Based Unit Rayleigh Distribution

Questo articolo introduce nuove distribuzioni continue derivate dalla distribuzione Median Based Unit Rayleigh (MBUR) per modellare i valori estremi massimi, fornendo le loro proprietà matematiche, i comportamenti asintotici (inclusi i limiti di Gumbel, Fréchet e Weibull) e dimostrando la loro utilità in applicazioni reali relative ai disastri.

iman attia2026-10-20
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Working Capital Financing and Firm Performance:A Machine Mislearning Approach - A comment on Mahmood, Ahmed, Hussain & Ben-Zaied (2025)

Questo commento critica Mahmood et al. (2025) per errori metodologici nel loro confronto tra il finanziamento del capitale circolante e la performance aziendale, evidenziando specificamente la classificazione errata dell'analisi delle componenti principali, la segnalazione scorretta delle statistiche di regressione lineare per i modelli basati su alberi e la presenza di stime mutuamente incoerenti che minano la conclusione dello studio secondo cui i modelli di machine learning superano i modelli a effetti fissi.

Gwenael Piaser2026-10-19
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Completed education and reported fitness/leisure nonparticipation in 2022 among linked CFPS respondents reporting participation in 2020: a preregistered analysis

Questa analisi preregistrata di dati collegati del China Family Panel Studies 2020–2022 rivela che, tra gli adulti che hanno partecipato ad attività di fitness o di svago nel 2020, coloro che avevano 12 anni di istruzione avevano una probabilità significativamente minore di riferire la mancata partecipazione nel 2022 rispetto a quelli con 6 anni di istruzione, suggerendo che un maggiore livello di istruzione sia associato a un impegno costante in queste attività, nonostante i limiti non causali e non rappresentativi della popolazione dello studio.

Zongheng Tao, Ruijie Li2026-10-19
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Measuring coverage of cited fields by author publication histories

Questo articolo sviluppa un metodo di decomposizione pesata sui riferimenti per misurare come i campi citati si relazionino alle storie di pubblicazione degli autori, rivelando che la diversità delle citazioni predice significativamente gli esiti di scoperta e di prima conferma, dimostrando al contempo che le quote di citazione non scoperte sono inferiori ai benchmark e che le associazioni con l'uso dell'IA non sono state confermate in una seconda validazione prospettica.

hana kim2026-10-19
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Position-specific allometric adjustment of NFL Combine tests: evaluation across year cohorts

Questo studio valuta le regolazioni allometriche della massa corporea specifiche per posizione per i test dell'NFL Combine attraverso più anni, riscontrando che, sebbene tali regolazioni migliorino significativamente l'accuratezza della previsione per i compiti di trasporto del corpo come lo sprint e il salto — in particolare per i difensori centrali — i loro benefici sono inconsistenti in altri test e richiedono una calibrazione attenta per tenere conto degli scostamenti dei punteggi specifici per coorte.

Thomas Davin Fahey2026-10-19
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Regression-Based Causal Inference for Person-Specific Effects in Within-Subject Randomization Designs

Questo articolo propone un framework di inferenza causale basato sulla regressione che utilizza i minimi quadrati ordinari con indicatori di trattamento pesati per probabilità per stimare gli effetti immediati e al tempo t-1 specifici per persona in disegni randomizzati entro il soggetto, dimostrandone la robustezza e l'applicabilità attraverso studi di simulazione ed esempi empirici.

Chendong Li, Wen Luo2026-10-19
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Scoreboard pressure and batting performance in T20 cricket: A state-dependent DCCA approach

Questo studio utilizza un framework di analisi della cross-correlazione detrendizzata (DCCA) dipendente dallo stato per dimostrare che la relazione tra la pressione del punteggio e l'occorrenza di wicket nelle inseguimenti di punti nell'IPL è dinamica e non lineare, indebolendosi generalmente all'aumentare del tasso di corsa richiesto.

Sudeep R. Bapat, Parthiba Bandyopadhyay, Neeraj Joshi2026-10-19