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Un nuevo marco para evaluar sesgos en las estimaciones de efectos causales.

Este artículo habla sobre estrategias para mantener opiniones diversas dentro de los grupos.

Explora cómo el modelar interacciones sociales mejora la comprensión de las relaciones.

La detección de comunidades revela grupos ocultos dentro de redes complejas en varios campos.

Un marco para conectar los efectos del tratamiento y los mecanismos causales en ciencias sociales.

Combinando datos de encuestas para obtener mejores insights y estimaciones más confiables.

Un estudio sobre cómo dividir grafos dispersos en dos árboles bajo reglas específicas.

Un nuevo método mejora la estimación del efecto causal en entornos interconectados.

Presentamos instrumentos filtrados para mejorar el análisis causal en escenarios de datos complejos.

Aprende cómo combinar datos de encuestas puede mejorar los resultados y reducir costos.

Un nuevo método examina cómo las influencias sociales afectan los resultados educativos.

Los sistemas automatizados que utilizan LLMs están cambiando la forma en que estudiamos el comportamiento humano.

Este estudio resalta los desafíos que enfrenta la IA para reflejar los rasgos psicológicos humanos.

Analizando cómo las conexiones en redes dispersas moldean sus propiedades y comportamiento.

Un modelo que explica cómo se propagan las infecciones a través de redes y sus implicaciones en el mundo real.

Nuevos conceptos en el ancho de grafos mejoran el análisis y las aplicaciones en varios campos.

Una visión general de conceptos clave en teoría de grafos y su relevancia.

Nuevas técnicas mejoran el corte de pastel sin envidias entre varios participantes.

Explorando cómo los organismos se mueven hacia o lejos de señales químicas.

Este artículo presenta un método para probar la independencia en datos categorizados.

Este artículo explora el modelo de amigo de un amigo en las redes sociales.

Explora la importancia del tamaño de los clústeres en redes interconectadas.

Un enfoque cauteloso para seleccionar modelos causales mejora la precisión de la investigación.

Un nuevo método para identificar relaciones causales locales en los datos.

Explorando dependencias de bordes para mejorar la modelación de grafos en redes del mundo real.

CAVIAR transforma cómo se analizan las variables categóricas, mejorando los resultados en varios campos.

Un nuevo método para analizar redes temporales y su incertidumbre.

Una rica colección de textos del parlamento israelí para análisis.

Este artículo explora la relación entre la homología de magnitud y la homología de camino en grafos dirigidos.

Analizando la importancia de los Laplacianos de grafos en la conectividad y la estructura.

Una visión general de ideas importantes dentro de la teoría de grafos y sus aplicaciones.

Presentando un enfoque nuevo para analizar datos de series temporales en espacios métricos.

Este artículo explora cómo las interacciones impactan la supervivencia y la extinción en las poblaciones.

Aprende sobre las cadenas de Markov no homogéneas en el tiempo y su comportamiento a lo largo del tiempo.

Este artículo examina cómo los experimentos se relacionan con situaciones de la vida real en las ciencias sociales.

Aprende cómo la aleatorización de grafos ayuda a analizar el comportamiento y los patrones de las redes.

Entendiendo los impactos del tratamiento teniendo en cuenta la interferencia de la red.

Un método para construir regiones de confianza en ecuaciones estadísticas para efectos de tratamiento.

Explorando el modelo de Ising y su impacto en varios campos científicos.

Un estudio sobre la cuenta de subgrafos en redes complejas usando grafos aleatorios escalares geométricos.