🕸️ Граф цитувань корпусу
Карта зв'язків між роботами нашого дайджесту. Вузли — це лише публічні статті, текст яких прочитано повністю (fulltext). Розмір вузла показує кількість цитувань у корпусі, колір — дизайн дослідження. Підписи назв відображаються при наведенні курсора; полотно можна збільшувати та перетягувати.
Типи досліджень (дизайн):
RCT
Квазіексперимент
Опитування
Огляд
Теоретична робота
Якісне дослідження
Інше
Оцінка редакції (обводка):
Оцінено в '+'
Оцінено в '-' / без повного тексту / не стаття
📋 Текстовий перелік статей у графі (10)
Для доступності: усі статті та їх зв'язки цитування у текстовому форматі.
- LLM Judges as Raters: A Pre-Registered Audit of Severity, Halo, Reliability, and Version Instability in LLM Essay Scoring on Public Corpora (2026) psychometric_modeling Цитувань у корпусі: 0
- One Percent of the Bank: Adaptive Item Selection Reads Targeted Contamination Up While the Whole Bank Barely Moves (2026) psychometric_modeling Цитувань у корпусі: 0
- StyleShield: Exposing the Fragility of AIGC Detectors through Continuous Controllable Style Transfer (2026) detector_evaluation Цитувань у корпусі: 0
- Every Model Cheats: Prompt-Level Mitigation of Cheating on Offensive Cyber Tasks (2026) assessment_design Цитувань у корпусі: 0
- A Judge Should Know What Changed:Construct Validity for LLM-as-a-Judge Evaluation (2026) assessment_design Цитувань у корпусі: 0
- Detection of two-way outliers in multivariate data and application to cheating detection in educational tests (2022) psychometric_modeling Цитувань у корпусі: 0
- Correct codes for the wrong reasons? validating LLMs as measurement instruments for theoretical constructs (2026) theoretical Цитувань у корпусі: 0
- Fighting Fire with Fire: On the Feasibility of Protecting Exercises Against AI Cheating (2026) assessment_design Цитувань у корпусі: 0
- Pressure, Context, and Machine Self-Control: A Criminological Test of Reward Hacking in Generative AI Models (2026) quasi_experiment Цитувань у корпусі: 0
- Synthetic Worldview Reconstruction (SWR): A Methodological Framework for LLM-Assisted Group-Level Belief System Analysis (2026) assessment_design Цитувань у корпусі: 0