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441 artigos

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Probabilistic Risk Stratification and Transition-Sensitive Explainability for Attorney Involvement in Workers' Compensation Claims

Este estudo utiliza um classificador CatBoost em 48.130 reivindicações de indenização de trabalhadores para modelar o envolvimento de advogados como um processo de risco probabilístico, demonstrando como os direcionadores de litígio mudam através de níveis de risco baixo, médio e alto e revelando padrões de características assimétricos próximos às fronteiras de regime para aumentar a estratificação de risco e a explicabilidade.

Gonzalo Agustin Vivian, Chelsea M. Zuvieta, Taghi M. Khoshgoftaar2026-07-20
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Reverse-Engineering Radiation Oncology: A Reproducible Pipeline for Affiliation Disambiguation and Author Localisation in the Medical Sciences

Este artigo apresenta um pipeline reproduzível e agnóstico ao campo que melhora a precisão da atribuição de localização e senioridade de autores em radioterapia ao derivar dados diretamente de strings de afiliação brutas, em vez de depender de etiquetas institucionais propensas a erros, alcançando uma precisão significativamente maior (F1 ≈ 0,92) do que os baselines padrão.

David Kaul2026-07-20
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The name-collision burden of name-based author attribution is unequal across name origins: a measurement in OpenAlex, and an identifier-based remedy (SigmaCV)

Este estudo quantifica o ônus significativamente maior de colisões de nomes enfrentado por pesquisadores do Leste Asiático em comparação com seus homólogos anglófonos e outros dentro do banco de dados OpenAlex, demonstrando que a atribuição baseada em nomes é inerentemente desigual e defendendo a adoção de soluções baseadas em identificadores como o SigmaCV para garantir uma avaliação de pesquisa justa.

Basile Chrétien2026-07-17
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Robust Dependence Detection in Official Statistics: A Data Based Methodology

Este artigo propõe o τ∗\tau^* de Bergsma-Dassios como uma medida de dependência robusta, baseada em covariância de sinais, para estatísticas oficiais, demonstrando, através de análise teórica, aplicações em dados do EU-SILC e estudos de simulação, que ele supera as métricas de correlação tradicionais na detecção de relações não lineares e no tratamento de contaminação de dados.

STHITADHI DAS2026-07-17
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Quantile Necessary Condition Analysis: A Tolerance-Parameterized Generalization of Necessary Condition Analysis

Este artigo introduz a Análise de Condição Necessária por Quantis (QNCA), uma extensão da NCA parametrizada por tolerância que substitui o teto determinístico por fronteiras de quantis condicionais para mitigar a sensibilidade dos tamanhos de efeito a observações de fronteira únicas, preservando ao mesmo tempo a estrutura interpretativa central do método.

Marek Deja2026-07-15
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Neural Networks for net survival estimation and prediction

Este artigo introduz uma abordagem de aprendizado de máquina utilizando uma Rede Neural Artificial Logística Parcial (PLANN) adaptada para estimar e prever a sobrevida líquida, demonstrando sua flexibilidade em lidar com estruturas de dados complexas em comparação com regressões tradicionais baseadas em splines, ao mesmo tempo em que observa uma maior variância nas estimativas para amostras menores e fornece o pacote R `survivalPLANN` para implementação.

Thomas Ollard, Yohann Foucher2026-07-15
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Tracking Structural Evolution in Higher Education Mobility -- A Comparative Analysis of Graph Distance Metrics (Hungary, 2006--2024)

Este estudo introduz uma estrutura baseada em graphon para analisar a evolução estrutural das redes de mobilidade do ensino superior da Hungria de 2006 a 2024, demonstrando que métricas de distância espectral e de distribuição superam as estatísticas tradicionais ao capturar mudanças induzidas por políticas e revelar níveis hierárquicos de rede.

Zsolt T. Kosztyán, András Hosznyák, Tünde Király, Attila I. Katona, Dénes M. Kornél, Gergő Hornák2026-07-15