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Un metodo per bilanciare osservazione e intervento per prendere decisioni efficaci.

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Uno sguardo a come il superdeterminismo sfida i principi fisici accettati.

Valutare l'accuratezza delle spiegazioni neuronali nei modelli di linguaggio mette in luce difetti importanti.

Esaminare i modelli epidemici usando metodi frequentisti per migliorare gli interventi di salute pubblica.

Indagando sull'impatto della nutrizione sulla salute cognitiva ed emotiva dei bambini in Bangladesh.

Uno sguardo sulle interventi per controllare le epidemie e i loro effetti.

Questa recensione valuta i modelli matematici usati negli interventi per la salute materna nell'Africa subsahariana.

Capire l'impatto della co-infezione da HIV e Zika sulla salute globale.

Questo studio migliora l'educazione antenatale per supportare le donne durante il travaglio e il parto.

Loimos simula la diffusione delle malattie nelle comunità per una gestione migliore degli scoppi.

Esplora come le illusioni di interpretabilità influenzano la nostra visione delle reti neurali.

L'IA offre aiuto personalizzato per un cambiamento di comportamento duraturo, supportando il raggiungimento degli obiettivi.

Questo articolo esamina come la causalità influisca sulle scelte e sui risultati nel processo decisionale.

Nuovi metodi combinano la scoperta causale e l'apprendimento per rinforzo per ottenere migliori intuizioni.

Una recensione degli interventi per promuovere abitudini alimentari migliori e ridurre gli sprechi.

Presentiamo un framework per migliorare l'efficienza e l'accuratezza nel ragionamento dei modelli linguistici.

Questo articolo analizza l'efficacia di quattro metodi di scoperta causale in dati complessi.

Scopri come i grafici causali rivelano le dipendenze tra le variabili.

Un nuovo algoritmo punta all'uso di cannabis tra i giovani adulti con interventi personalizzati.

Esaminare l'impatto della coordinazione delle cure sulle esperienze dei pazienti.

Esaminare il ruolo del supporto psicosociale nella qualità della vita dei pazienti con cancro.

Un nuovo sistema usa l'IA per aiutare a ridurre l'uso eccessivo dello smartphone.

Esplorare il ruolo dei robot sociali nel migliorare la qualità del sonno e la salute.

Nuovo metodo migliora la retention dei partecipanti nelle interventi di salute pubblica.

Introducendo grafici a fattori causali parametrici per migliorare le strategie decisionali.

Uno sguardo a come le esperienze passate e l'attività cerebrale influenzano il comportamento.

La ricerca si concentra su interventi efficaci per prevenire l'obesità infantile.

Uno studio valuta i metodi per ridurre le prescrizioni di oppioidi per i pazienti con dolore cronico.

Uno studio analizza i metodi per ridurre i casi di tubercolosi negli Stati Uniti e migliorare i risultati sanitari.

Presentiamo CAGE, un metodo che incorpora la causalità per spiegazioni più chiare dell'IA.

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Questo articolo esamina le prestazioni dei modelli linguistici nell'analisi dei dati sulla salute pubblica.

Uno sguardo sulle relazioni causali e sulla loro importanza in vari settori.

Lo studio valuta un programma di prevenzione al suicidio nelle scuole del Nord Ovest dell'Inghilterra.

CAASL aiuta i ricercatori a identificare rapidamente relazioni causali in vari settori.

Uno sguardo dettagliato su come misurare in modo efficace i risultati diversi nelle iniziative sociali.

Strategie innovative per massimizzare le ricompense in ambienti decisionali.

Esaminando come i cambiamenti strutturali possano migliorare l'equità nelle approvazioni dei mutui.

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