441 件の論文
本研究は、リークを防ぐための時間的設計を用いて、マルキナ市における週単位のデング熱症例数を予測するために古典的なモデル、機械学習モデル、および深層学習モデルを評価しており、内部検証では単純なベースラインモデルが良好な性能を示した一方で、LSTMモデルが2025年のアウト・オブ・タイム・ホールドアウト・データにおいて優れた予測精度を達成したものの、アウトブレイク発生レベルの週については全体的に過小予測する傾向があることを見出した。
本研究では、被験者内実験を分析するために、被験者固有かつ不確実性を考慮したベイズ階層モデルを採用しており、その結果、AI生成音声とAIアバターの組み合わせが最も好ましいエンゲージメントおよび認知負荷のプロファイルをもたらす一方で、視聴覚の組み合わせに対する反応には顕著な個人間の異質性が存在することを明らかにしている。
図書館情報学の出版物を対象とした本研究は、オープンアクセスの引用優位性が一様ではなく、むしろトピックに依存しており、主に生命科学に隣接するサブフィールドによって推進されている一方で、ジャーナルレベルの引用ベースラインを制御すると著しく減衰されることを明らかにしている。
本論文は、成分の欠落をエンコードするために位置ゼロを利用する、柔軟な線形、二次、および二次の成分位置スクリーニングモデルを導入するものであり、これにより、非線形な絶対位置効果の効率的な推定、および各実行において成分の一部のみが利用可能な加算順序実験のための最適設計の構築が可能となる。
本研究は、大学の学位論文における統計的品質のルールベースによる自動監査が、根本的な語彙的限界により偶然よりも低い性能を示す一方で、言語モデル層を統合することで、高い再現率と低コストを維持しながら専門家の判断との一致度を大幅に向上させることを実証している。
本研究は、9つの教育システムにおけるTIMSS 2023の縦断的データを利用して、数学および科学の両方のベンチマークを下から上へと移行する生徒の結合確率を推定および標準化しており、それによって顕著なシステム固有の差異を明らかにし、共通の深刻度による標準化がターゲットへの依存関係を明確にする一方で、結果は因果的ではなく記述的なものであることを示している。
本論文は、欧州の公式統計が、調査設計の限界によって障害やコストといった決定的な障壁を捉えきれていないために、生成AIの非利用を「ニーズの欠如」と誤って帰属させており、測定上のアーティファクトを真の公衆の無関心と取り違えていると論じている。
本論文は、PISAのカバー率調整済み上位25パーセントの傾向が、人口分母の選択に対して極めて敏感であることを示しており、報告されたデータと世界人口推計（World Population Prospects）の推定値との間の重大な相違を明らかにするとともに、透明性のあるプロベナンス・レポーティングの必要性と、合成ウェイトが調整を誘発する際の注意喚起を強調している。
本研究は、PISA 2022のプラウジブル・バリュー（妥当な値）に内在する測定精度の天井が、到達可能な予測精度を根本的に制限し、領域や教育システム間での予測因子の順位を不安定化させていることを示しており、パフォーマンスの比較およびモデルの解釈は、これら計算可能な測定限界に基づいたものである必要があることを示唆している。
本論文は、非局所拡散、趨向性回避、および免疫減衰を組み込んだ新規な二段階感染年齢流行モデルを構築し、平衡状態のグローバルな安定性を証明するとともに、ベルリンのデータによって検証された、一律のアプローチよりも空間的に標的を絞った介入の優位性を示す間欠的戦略を伴うバイレベル最適制御フレームワークを開発するものである。