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Trust in Health Information Sources and Perceived Climate Change Health Risks: Evidence from the 2022 and 2024 Health Information National Trends Survey

Utilizando dados da Health Information National Trends Survey de 2022 e 2024, este estudo revela que a confiança nas agências governamentais de saúde é o preditor mais forte de perceber as mudanças climáticas como um risco à saúde, enquanto a confiança nos cientistas apresenta uma associação mais fraca e decrescente ao longo do tempo e a confiança nos médicos não é um fator significativo.

Miyeon Kim2026-07-01

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Mathematical Modeling of the Rate of Cognitive Adaptation With an AI Tutor Among Adult Learners

Este estudo empírico valida um modelo matemático demonstrando que a taxa de adaptação cognitiva de aprendizes adultos em campos técnicos é impulsionada primordialmente pela razão entre humildade intelectual e ruído do ego, em vez do potencial intelectual inicial, sendo que a minimização do ruído do ego acelera significativamente o tempo para atingir um platô de soluções corretas.

Kibriyo Mukhamadieva2026-07-01

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Scalable Random Survival Forests via Risk Set Sampling

Este artigo propõe um método de Random Survival Forests escalável que utiliza a amostragem de conjunto de risco para reduzir significativamente o tempo de treinamento enquanto mantém ou até melhora o desempenho preditivo, com a abordagem agora implementada no amplamente utilizado pacote R `ranger`.

Justine B. Nasejje, Niklas Koenen, Marvin N. Wright, Henry Mwambi2026-07-01

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A New Pareto-Type Family via the Right-Sided Riemann–Liouville Fractional Integral: Properties and Applications

Este artigo introduz uma nova família flexível de distribuições do tipo Pareto gerada via o operador de integral fracionária de Riemann–Liouville à direita, a qual oferece um mecanismo teoricamente fundamentado para regular o comportamento da cauda e demonstra desempenho superior na modelagem de dados do mundo real de cauda pesada em comparação com modelos existentes.

Kamaldeen Olomoda ISIAK, AKEYEDE Imam, Yunus MUSA Olatunji, OYETAYO Oyebisi, Muhammad Abiodun SULAIMAN2026-07-01

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Real-world performance of large-scale propensity score adjustment strategies: Matching, weighting, and stratification

Este estudo avalia estratégias de ajuste de escore de propensão em larga escala através de quatro bases de dados nacionais de saúde e conclui que o ponderamento pela probabilidade inversa do tratamento com o ajuste de Crump (Crump trimming) e o pareamento 1:1 geralmente oferecem o melhor desempenho, embora nenhuma estratégia única seja universalmente superior, o que exige o uso de diagnósticos e calibração empírica para orientar a seleção.

Kelly M Li, Martijn J Schuemie, Patrick B Ryan, Linying Zhang, Yong Chen, Kashish Priyam, Nicole Pratt, George Hripcsak (…)2026-07-01

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A Probabilistic Framework for Reconstructing Sparse UAV-Based Radiation Monitoring Data Using Gaussian Process Regression and Uncertainty Quantification

Este estudo propõe uma estrutura probabilística consciente da incerteza que utiliza a Regressão de Processos Gaussianos para reconstruir eficazmente dados esparsos de monitoramento de radiação baseados em UAVs da Zona de Exclusão de Chernobyl, superando métodos de interpolação tradicionais em precisão ao mesmo tempo em que fornece estimativas essenciais de incerteza espacial para a tomada de decisões ambientais informadas.

Andrii Bondarchuk, Tetiana Nosenko, Yurii Zabulonov2026-06-30

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Robust Regularised M-Estimators for High-Dimensional Regression with Heavy-Tailed and Skewed Errors

Este artigo introduz uma classe de estimadores M robustos e regularizados para regressão de alta dimensão que alcança taxas de convergência ótimas e consistência de seleção de variáveis sob condições de momento mínimas ( $\alpha > 1$ finito), superando métodos existentes tanto em simulações quanto em aplicações genômicas reais ao lidar com erros de cauda pesada, assimétricos ou contaminados.

Mazona Victor, Vincent Odiaka, Gabriel O. Obadina2026-06-30✓ Author reviewed ⓘ

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Sparse Convex Biclustering

O artigo propõe o Sparse Convex Biclustering (SpaCoBi), um novo método de otimização convexa com um critério de ajuste baseado em estabilidade que aborda eficazmente os desafios de ruído e computação em conjuntos de dados de alta dimensão, demonstrando precisão e robustez superiores em comparação com as técnicas de biclustering de estado da arte existentes.

Jiakun Jiang, Dewei Xiang, Cheliang Gu, Wei Liu, Binhuan Wang2026-06-30

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Detecting and Quantifying Circularity Bias When Composite Quality Ratings Are Used as Covariates: A Methodological Demonstration Using CMS Hospital Excess Readmissions Data

Este artigo demonstra que a inclusão de classificações de qualidade compostas como covariáveis em modelos de regressão introduz um viés de circularidade que atenua sistematicamente os efeitos estimados de preditores estruturais, um perigo metodológico confirmado através de dados de readmissão hospitalar do CMS e simulações de Monte Carlo.

Ali Akram2026-06-30

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Perceived scarcity and risky choice under high objective risk: Evidence from a hierarchical drift diffusion model

Este estudo demonstra que a percepção de escassez de recursos aumenta a tomada de decisão de risco, particularmente sob alto risco objetivo, ao acelerar a taxa de deriva em direção à opção de risco, conforme revelado por meio de modelagem de difusão de deriva hierárquica.

Hongmin Luo, Junyu Liang, Jun Chen2026-06-30

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