A Statistical Framework for Algorithmic Collective Action with Multiple Collectives
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Battiloro, Claudio, Greiner, Pietro, Rancati, Dario, Nestor, Bret, Amezgar, Oumaima, Dominici, Francesca |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2026
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Algorithmic Collective Action with Multiple Collectives
di: Battiloro, Claudio, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Battiloro, Claudio, et al.
Pubblicazione: (2025)
The Relativity of Causal Knowledge
di: D'Acunto, Gabriele, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: D'Acunto, Gabriele, et al.
Pubblicazione: (2025)
New Statistical Framework for Extreme Error Probability in High-Stakes Domains for Reliable Machine Learning
di: Michelucci, Umberto, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Michelucci, Umberto, et al.
Pubblicazione: (2025)
Censoring-Aware Tree-Based Reinforcement Learning for Estimating Dynamic Treatment Regimes with Censored Outcomes
di: Paul, Animesh Kumar, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Paul, Animesh Kumar, et al.
Pubblicazione: (2025)
Statistical Limits and Efficient Algorithms for Differentially Private Federated Learning
di: Auddy, Arnab, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Auddy, Arnab, et al.
Pubblicazione: (2026)
Statistical Tests for Replacing Human Decision Makers with Algorithms
di: Feng, Kai, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Feng, Kai, et al.
Pubblicazione: (2023)
Shapley-PC: Constraint-based Causal Structure Learning with a Shapley Inspired Framework
di: Russo, Fabrizio, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Russo, Fabrizio, et al.
Pubblicazione: (2023)
An Instrumental Variables Framework to Unite Spatial Confounding Methods
di: Woodward, Sophie M., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Woodward, Sophie M., et al.
Pubblicazione: (2024)
Multiple Treatments Causal Effects Estimation with Task Embeddings and Balanced Representation Learning
di: Murakami, Yuki, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Murakami, Yuki, et al.
Pubblicazione: (2025)
Choosing with unknown causal information: Action-outcome probabilities for decision making can be grounded in causal models
di: Soto, Mauricio Gonzalez, et al.
Pubblicazione: (2019)
di: Soto, Mauricio Gonzalez, et al.
Pubblicazione: (2019)
From Ground Truth to Measurement: A Statistical Framework for Human Labeling
di: Chew, Robert, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Chew, Robert, et al.
Pubblicazione: (2026)
A Two-Stage Interpretable Matching Framework for Causal Inference
di: Shikalgar, Sahil, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Shikalgar, Sahil, et al.
Pubblicazione: (2025)
Statistical Methods in Generative AI
di: Dobriban, Edgar
Pubblicazione: (2025)
di: Dobriban, Edgar
Pubblicazione: (2025)
The Digital Twin Counterfactual Framework: A Validation Architecture for Simulated Potential Outcomes
di: Laudy, Olav
Pubblicazione: (2026)
di: Laudy, Olav
Pubblicazione: (2026)
Phase Transitions as the Breakdown of Statistical Indistinguishability
di: Narita, Taiyo, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Narita, Taiyo, et al.
Pubblicazione: (2026)
First-Order Efficiency for Probabilistic Value Estimation via A Statistical Viewpoint
di: Liu, Ziqi, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Liu, Ziqi, et al.
Pubblicazione: (2026)
Integrating Large Language Models in Causal Discovery: A Statistical Causal Approach
di: Takayama, Masayuki, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Takayama, Masayuki, et al.
Pubblicazione: (2024)
Does AI help humans make better decisions? A statistical evaluation framework for experimental and observational studies
di: Ben-Michael, Eli, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ben-Michael, Eli, et al.
Pubblicazione: (2024)
Algorithmic syntactic causal identification
di: Cakiqi, Dhurim, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Cakiqi, Dhurim, et al.
Pubblicazione: (2024)
Scaling Causal Mediation for Complex Systems: A Framework for Root Cause Analysis
di: Casadei, Alessandro, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Casadei, Alessandro, et al.
Pubblicazione: (2025)
Using Large Language Models to Suggest Informative Prior Distributions in Bayesian Statistics
di: Riegler, Michael A., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Riegler, Michael A., et al.
Pubblicazione: (2025)
An Open-Access Benchmark of Statistical and Machine-Learning Anomaly Detection Methods for Battery Applications
di: Pang, Mei-Chin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Pang, Mei-Chin, et al.
Pubblicazione: (2025)
Differential recall bias in estimating treatment effects in observational studies
di: Bong, Suhwan, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Bong, Suhwan, et al.
Pubblicazione: (2023)
A Distribution-Free Framework for Rewrite-Based Human-text Detection via Knockoff Filtering
di: Liu, Yi
Pubblicazione: (2026)
di: Liu, Yi
Pubblicazione: (2026)
A U-Statistic-based random forest approach for genetic interaction study
di: Li, Ming, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Ming, et al.
Pubblicazione: (2025)
A Causal Framework for Evaluating ICU Discharge Strategies
di: Simha, Sagar Nagaraj, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Simha, Sagar Nagaraj, et al.
Pubblicazione: (2026)
Eligibility-Aware Evidence Synthesis: An Agentic Framework for Clinical Trial Meta-Analysis
di: Zhao, Yao, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zhao, Yao, et al.
Pubblicazione: (2026)
TopoTune : A Framework for Generalized Combinatorial Complex Neural Networks
di: Papillon, Mathilde, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Papillon, Mathilde, et al.
Pubblicazione: (2024)
A Framework for Nonstationary Gaussian Processes with Neural Network Parameters
di: James, Zachary, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: James, Zachary, et al.
Pubblicazione: (2025)
A General Framework on Conditions for Constraint-based Causal Learning
di: Teh, Kai Z., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Teh, Kai Z., et al.
Pubblicazione: (2024)
A General Causal Inference Framework for Cross-Sectional Observational Data
di: Zhao, Yonghe, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhao, Yonghe, et al.
Pubblicazione: (2024)
A Bayesian Nonparametric Method to Adjust for Unmeasured Confounding with Negative Controls
di: Hu, Jie Kate, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Hu, Jie Kate, et al.
Pubblicazione: (2023)
A Weighted U Statistic for Genetic Association Analyses of Sequencing Data
di: Wei, Changshuai, et al.
Pubblicazione: (2015)
di: Wei, Changshuai, et al.
Pubblicazione: (2015)
Optimizing Feature Selection in Causal Inference: A Three-Stage Computational Framework for Unbiased Estimation
di: Yang, Tianyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yang, Tianyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
A Topological Sorting Criterion for Random Causal Directed Acyclic Graphs
di: Reisach, Alexander G., et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Reisach, Alexander G., et al.
Pubblicazione: (2026)
Identification and Estimation for Nonignorable Missing Data: A Data Fusion Approach
di: Wang, Zixiao, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Wang, Zixiao, et al.
Pubblicazione: (2023)
TRIALSCOPE: A Unifying Causal Framework for Scaling Real-World Evidence Generation with Biomedical Language Models
di: González, Javier, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: González, Javier, et al.
Pubblicazione: (2023)
Beyond False Discovery Rate: A Stepdown Group SLOPE Approach for Grouped Variable Selection
di: Zhang, Xuelin, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zhang, Xuelin, et al.
Pubblicazione: (2026)
CITE: Anytime-Valid Statistical Inference in LLM Self-Consistency
di: Ota, Hirofumi, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Ota, Hirofumi, et al.
Pubblicazione: (2026)
Adaptive Learn-then-Test: Statistically Valid and Efficient Hyperparameter Selection
di: Zecchin, Matteo, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zecchin, Matteo, et al.
Pubblicazione: (2024)
Documenti analoghi
-
Algorithmic Collective Action with Multiple Collectives
di: Battiloro, Claudio, et al.
Pubblicazione: (2025) -
The Relativity of Causal Knowledge
di: D'Acunto, Gabriele, et al.
Pubblicazione: (2025) -
New Statistical Framework for Extreme Error Probability in High-Stakes Domains for Reliable Machine Learning
di: Michelucci, Umberto, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Censoring-Aware Tree-Based Reinforcement Learning for Estimating Dynamic Treatment Regimes with Censored Outcomes
di: Paul, Animesh Kumar, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Statistical Limits and Efficient Algorithms for Differentially Private Federated Learning
di: Auddy, Arnab, et al.
Pubblicazione: (2026)