257 件の論文
本研究は、共著関係のルールや指標のタイプといった評価の選択肢に基づいて著者レベルの研究ランキングがどのように変化するかを定量化するオープンソースのPythonフレームワークであるAttribRankを紹介し、こうした変動がランダムなノイズではなく学術分野によって構造化されていることを明らかにしている。
本論文は、ガイドラインのマッピングと質的な引用内容分析を統合することで、単なる引用数を超え、バイオメディカル研究が臨床現場や後続の研究において実際にどのように解釈、活用、あるいは誤用されているかを体系的に評価する、新たな手法であるリサーチ・トランスレーション・アナリシス（RTA）フレームワークを導入するものである。
本論文は、二乗ユークリッドノルムを最小化することにより、一変量ガウス分布を分散の小さい等分散ガウス分布の混合として近似する、堅牢かつ簡明なアルゴリズムを提示するとともに、非ガウス分布への拡張についても論じる。
本研究は、1,350人の米国人回答者のデータを用いて、包括的な25項目・6次元の世帯エネルギー不安（HEI）尺度を開発および検証し、脆弱な世帯を特定し公平なエネルギー政策を導くための堅牢なツールを提供するものである。
本論文は、柔軟な三角関数生成分布の族、具体的には節約的なNewWeibullの特殊なケースを導入するものであり、理論的導出とモンテカルロシミュレーションを通じて数学的に検証されており、サウジアラビアのアシール州における日次のCOVID-19症例データに適用した際、既存のモデルを凌駕して異質なアウトブレイクデータを効果的にモデル化できることを示している。
本研究は、中国と欧州の縦断的データを分析することにより、子供が1人または2人いることは一般的に高齢者の認知機能を保護するものの、子供の性別構成が認知機能の推移に大きな影響を与えるのは、文化的および社会福祉の違いにより中国のみであり、欧州ではそのような性別の影響は見られないことを明らかにしている。
SUNBURSTは、レイキャストによるモード探索、バッチ化されたL-BFGSによる精緻化、およびラプラス積分を組み合わせることで、準二次的なターゲットに対して数秒で1パーセント未満の精度を達成する、決定論的かつGPUネイティブなアルゴリズムであり、非二次的またはヘビーテイルな分布に関する限界を明示的に定義している。
本論文は、既存の不確実性を考慮した因果探索手法のスケールアップにおける限界を克服する、低ランクモデルのベイズ・ブートストラップ・アンサンブルを導入するものであり、従来の近似手法が失敗する高次元ゲノムデータ（まで）において、効率的かつ良好に較正された事後エッジ確率推定を可能にする。
アンドラ・プラデーシュ州の5つの大学による347件の化学工学博士論文を対象としたこの計量書誌学的研究は、指導教員の生産性が主にロトカの法則に従っていること、引用パターンが時間の経過とともに高ボリュームかつオンラインソースへと著しく進化していること、自己引用率が低いままであること、そしてINFLIBNETのe-ShodhSindhuコンソーシアムが当該分野の主要ジャーナルを広範囲にカバーしており、それによって同地域の研究情報環境を変容させていることを明らかにしている。
本論文は、リサンプリングとロット履歴依存性を統合し、三角ニュートロソフィック数を用いてバッチ間の不確実性をモデル化することにより、リチウムイオン電池の切断サイクル寿命試験のためのハイブリッド・ニュートロソフィック反復依存状態サンプリング計画（NH-RDSSP）を提案し、これを閉形式の導出および4つの独立したソースからの実世界のデータに対する較正を通じて検証するものである。