Digital Commons Network^™

Impact Of Land Use On Soil Properties, Clay Mineralogy, And Behavior Of Ammonium Across A Precipitation Gradient, Isabel Delamater

Theses and Dissertations--Plant and Soil Sciences

Like soil texture, clay mineralogy is considered a permanent or inherent characteristic of soils reflecting the influence of soil forming factors over long periods of time. Despite the importance of clay mineralogy in providing ecosystem services, much remains unknown about whether land use (native grassland sod versus no-tillage) can modify clay mineralogy under short periods of time. Furthermore, in no-tillage agroecosystems, lower crop yields are often ascribed to immobilization of added N fertilizer where inorganic nitrogen (such as ammonium) is converted to organic nitrogen. The possible role of clay mineralogy in retaining added ammonium has been overlooked in no-tillage systems. …

Additional Information For Fully Anharmonic Ir Spectra Of Neutral Polycyclic Aromatic Hydrocarbons With Up To 38 Carbons, Nolan J. H. White, Vincent J. Esposito, Christiaan Boersma, Louis J. Allamandola, Jesse D. Bregman, Alexandros Maragkoudakis, Pasquale Temi, Ryan C. Fortenberry

Faculty and Student Publications

Interstellar aromatic infrared band (AIB) spectra are showing strong agreement with presently-computed, anharmonic spectra for various types of polycyclic aromatic hydrocarbons (PAH) determined using a novel semi-empirical quantum chemical method. Since the AIB spectrum is a blend of emission spectra from a vast number of different PAHs, likely with an array of different molecular structures, the spectra for a sample set of 31 PAHs ranging in size from naphthalene (C$_{10}$H$_8$) up to circumbiphenyl (C$_{38}$H$_{16}$) are combined giving consideration to almost all PAH structural motifs. The computed, numerical quartic force fields coupled to second-order vibrational perturbation theory clearly confirm that PAH …

The Devil Is In The Det[Ai]Ls: Ai Agents, Ghost Students, And The Crisis Of Verified Presence In An Agentic Ai World, Aras Bozkurt, Helen Crompton, Caroline Fell Kurban

STEMPS Faculty Publications

The transition from reactive Generative Artificial Intelligence (GenAI) to agentic AI systems marks a categorical shift in digital education, moving beyond simple content generation to goal-oriented, autonomous execution. This paper explores the emergence of the “ghost student”: a digital surrogate created by the coupling of Large Language Models (the “mind”) and agentic AI browsers (the “body”). These entities are capable of navigating Learning Management Systems (LMS), engaging with content, and completing assessments with human-like mimicry, often rendering the actual learner’s presence optional. We argue that this phenomenon creates a verification gap that traditional proctoring and detection tools are structurally unable …

Instructional Designers' Reflections On Generative Ai Use For Scenario-Based And Performance-Centered Learning: A Collective Autoethnography, Nour El Houda Maache, Dan V. Dao, Jiyoon Jung, Jayanth Nadheri, Nari Kim, Chikezie Ozuzu, Xinyue Ren

STEMPS Faculty Publications

This study examines how instructional designer-instructors (IDIs) use and evaluate generative artificial intelligence (GenAI) when designing scenario-based and performance-centered authentic learning in higher education. Using a collective autoethnography (CAE) approach, the study draws on semi-structured interviews and reflective narratives from five IDIs with varied professional experience. Findings indicate that GenAI enhanced design capacity by accelerating scenario development, translating complex content, and supporting scenario-based and performance-based task construction. At the same time, participants reported limitations related to contextual misalignment, output unreliability, and the cognitive demands of prompt refinement. Across cases, effective integration depended on sustained human oversight, disciplinary judgment, and ethical …

Chatgpt In Secondary English Language Learning: Educators' And Students' Literacy, Perceptions, And Experiences, Victoria Brenes, Sierra Outerbridge, Xinyue Ren

STEMPS Faculty Publications

The increasing use of generative artificial intelligence (GenAI) has shown the potential of transforming teaching and learning practices in various educational settings, such as in English language learning (ELL). As English language learners (ELLs) often experience many challenges and barriers in schools in the United States, it is urgent to leverage the educational affordances of GenAI in fostering the effectiveness of ELL. Given the limited research investigating GenAI adoption, especially ChatGPT literacy within K-12 ELL, this convergent mixed methods research aims to investigate students' and teachers’ perceptions of using ChatGPT and their ChatGPT literacy in secondary ELL contexts. We will …

A Comparison Of Conversational Chatbots And The Internet For Consumer Information Search, Wondwesen Tafesse, Yoseph Mamo

STEMPS Faculty Publications

This study compares consumer perceptions of conversational chatbots and the internet for information search. While the internet is a mature platform, conversational chatbots represent an emerging technology, and insight into how consumers view them in relation to the internet for information search is lacking. Drawing on the information source utility perspective, the study builds a comparative model based on four key dimensions: information currency, information customisation, information trustworthiness, and media richness. Additionally, the study investigates consumers’ prior experience with conversational chatbots as a moderating factor. Data was collected from 191 respondents recruited through MTurk. Paired sample t-tests assessed mean differences …

A Two-Stage Changepoint-Copula Framework For Non-Stationary Count Time Series: Application To Tropical Cyclones, Md Iqbal Hossain, Norou Diawara

Mathematics & Statistics Faculty Publications

Cross-basin tropical cyclone variability may exhibit complex, non-linear dependence structures influenced by large-scale climate modes and potential regime shifts. Reliance on traditional linear correlation measures without accounting for structural changes can therefore lead to misleading interpretations of global storm relationships. This study investigates the regional dependence structures of tropical cyclone counts across six major ocean basins (NA, ENP, WNP, NI, SI, and SP) from 1980 to 2024. We adopt a two-stage analytical framework integrating changepoint detection and copula modeling to address non-stationarity in both marginal distributions and dependence structures. First, we identify a significant structural break in the year 2000 …

Analytical Study Of Transient Mixed Convective Radiative Jeffrey Fluid Flow With Diffusion–Thermo And Chemical Reaction, V. Sathiya, R. Vijayaragavan, B. Rushi Kumar

Mansoura Engineering Journal

This research examines the behavior of unsteady mixed convective radiative Jeffrey fluid flow over a permeable moving plate with a diffusion thermo effect. The study incorporates multiple factors, including aligned magnetic fields, heat generation, radiation, and chemical reactions. The behavior of Jeffrey fluid under these combined conditions is particularly relevant to the design of efficient heat exchangers, MHD generators, and cooling systems for electronic components. A regular perturbation technique was employed to solve the governing equations, yielding distributions for velocity, temperature, and species concentration. These solutions enabled the derivation of expressions for skin friction, Nusselt number, and Sherwood number. Through …

Towards A Sustainable Art World: The Essential Role Of Sustainability Leads In The Arts And Cultural Sector, Isobella Win Richings

MA in Art Business Dissertations

The purpose of this dissertation is to investigate the role of sustainability leads within art institutions and how their implementation benefits a company’s development towards being a sustainable business. Due to the increasing pressure that the art world faces considering the environmental crisis which we are experiencing in the 21st century, it is integral to understand what is being done and what can be further instigated to create a sustainable future of the art world.

Although this study uses research that already exists within the discourse of environmental sustainability and the cultural sector, the main sources used to come to …

A Quantitative Analysis Of Burrowing And Subterranean Locomotion In The Sand Lance Using A Transparent Sediment, Issei Fujita, Makoto Tomiyasu, Jun Yamamoto, Yasuzumi Fujimori

Journal of Marine Science and Technology–Taiwan

Sand lances (Ammodytes spp.) rely on rapid burrowing into sediment for predator avoidance. Although their sediment grain-size preferences are well documented, the biomechanics underlying burrowing success remain unclear because natural substrates are opaque. Using a transparent-sediment system, we directly visualized and quantified burrowing kinematics to: (1) test the effect of body size (total length, TL) on burrowing success; (2) examine entry mechanisms (e.g., swimming speed, entry angle); and (3) describe locomotion within sediment. Logistic regression on the full dataset (N = 28 fish) identified TL as the primary determinant of success, with larger individuals exhibiting significantly higher success …

Cruise Network Design Under Sequential Duopolistic Entry, Ta-Hui Yang, Ching-Hui Tang, Wan-Tien O

Journal of Marine Science and Technology–Taiwan

This study addresses the network design for international cruise services in a duopolistic market, where carriers enter and make decisions sequentially. The leader, who makes the first move, makes decisions as there is no competitor in the market. The follower, who makes decisions later, has to design their network considering the existing leader’s network. The leader’s model is a mixed integer linear problem while the follower’s model is a mixed integer nonlinear problem. Therefore, a heuristic is proposed to solve the problem. The commercially available general algebraic modeling system is used in conjunction with its different solvers to solve the …

Effect Of Heat Treatment On The Corrosion And Wear Behavior Of 17-4 Ph Stainless Steel For Marine Applications, Syuan Tai, I-Kon Lee, Ming-Yuan Lin, Kang-Yu Liao, Chin-Chun Chang, Hung-Bin Lee

Journal of Marine Science and Technology–Taiwan

This study explores the tribocorrosion behavior of conventionally cast 17-4 PH stainless steel under real seawater conditions, focusing on the effects of three heat treatments (Solution, H900, H1100). Electrochemical tests, tribocorrosion experiments, SEM, XPS, and quantitative analysis were used to establish a three-stage tribocorrosion mechanism. Results show that H900 exhibits superior corrosion and wear resistance, while H1100 suffers increased material loss and surface cracking at high potentials. Elemental analysis revealed NbC migration forming third-body particles, which, although briefly reducing friction, induced local stress concentration and crack initiation. The findings highlight the critical influence of microstructure, passive film stability, and third-body …

Enhancing Underwater Imagery And Organism Detection Using Reinforcement Learning, K. Arul Deepa, P. Ramya, Karpaga Vinodha, Dharmaraja C

Journal of Marine Science and Technology–Taiwan

Underwater environments pose significant challenges in assessing image quality and organism detection due to light scattering and absorption, which limits visibility and color fidelity. Existing solutions often fail to effectively address these challenges, resulting in suboptimal image quality and hindering organism identification. This paper examines the problem through a dual-focused approach: enhancing underwater images and detecting organisms using the Underwater Image Enhancement Benchmark (UIEB) dataset. The first step introduces a state-of-the-art method for image enhancement by applying reinforcement learning (RL) principles. By formulating the enhancement process as a Markov Decision Process (MDP)—where states are represented by image features and actions …

Examining The Spatial Variability Of Summer Heat In New York City Using Landsat Land Surface Temperature, Ryan Kabir

Dissertations and Theses

Extreme heat is the leading weather-related cause of death in the United States, and in New York City (NYC) approximately 370 heat-related deaths occur annually on average. The spatial distribution of surface heat exposure across NYC is highly uneven, low-income neighborhoods and communities of color consistently face higher temperatures, yet the intraurban spatial structure of land surface temperature (LST) during heatwave events has not been systematically characterized at high resolution. The New York City Panel on Climate Change Fourth Assessment (NPCC4) identifies this as an explicit research gap, noting that its own projections, based on global climate models downscaled to …

Nicotine, Bdnf, And Ꞵ-Adrenergic Ligand Receptors Regulate Soluble E-Cadherin Signaling In Non-Small Cell Long Cancer, Stuti Goel

Senior Honors Theses and Projects

E-cadherin is a protein that normally helps cells adhere to each other. Sometimes, part of this protein is cleaved off and released outside the cell as soluble E-cadherin (sE-cad). When this happens, there is less E-cadherin left on the cell surface. Enzymes called matrix metalloproteases, especially MMP9, are responsible for this cleavage. In this study, we investigated E-cadherin in two non-small cell lung cancer cell lines, A549 and H1299. We found that treating these cells with brain-derived neurotrophic factor (BDNF), nicotine, or epinephrine increased the amount of MMP9 released into the surrounding media. When the cells were treated with propranolol, …

Climate Change Impacts On Hydrology In The Upper James Watershed, Imiya Mudiyanselage Chathuranika, Dalya Ismael

Engineering Technology Faculty Publications

Hydrological modeling of the Upper James Watershed (UJW), Virginia, is critical for predicting water availability, flood management, agriculture, ecosystem protection, and hydropower production under increasing climate change. The Hydrologic Engineering Center-Hydrologic Modeling System (HEC-HMS) is applied to evaluate climate change impacts on key hydrological components within the watershed. Future climate conditions were assessed for the near (NF: 2026-2050), mid (MF: 2051-2075), and far (FF: 2076-2100) periods using three Global Climate Models (GCMs) under Shared Socioeconomic Pathways SSP 2-4.5 and SSP 5-8.5. Climate data were bias-corrected using the Linear Scaling Method (LSM) and used to drive the HEC-HMS model. Results project …

Assessing Climate Change Impacts On Wildfire Risk In Central Appalachian Forests Of The Eastern United States, Imiya Mudiyanselage Chathuranika, Dalya Ismael

Engineering Technology Faculty Publications

Wildfire risk is increasing in the eastern U.S., yet spatial and climate-driven assessments remain limited. This study evaluates climate change impacts on wildfire risk in the Upper James Watershed (UJW) using baseline (2000–2019), near-future (2021–2040), and far-future (2061–2080) projections from a 12-model CMIP6 global climate model (GCM) ensemble under SSP2–4.5 and SSP5–8.5. A wildfire risk model was developed in ArcGIS Pro using nine key factors and validated with MODIS hotspot data, showing good agreement between modeled risk patterns and observed fire occurrences (NOF = 0.21, RMSE = 4.20, MAE = 3.37). Baseline risk was primarily driven by land cover, fire-lookout …

Improving Medical Diagnostics With Vision-Language Models: Convex Hull-Based Uncertainty Analysis, Ferhat Ozgur Catak, Murat Kuzlu, Taylor Patrick, Michel Audette

Engineering Technology Faculty Publications

In recent years, vision-language models (VLMs) have been applied to various fields, including healthcare, education, finance, and manufacturing, with remarkable performance. However, concerns remain regarding VLMs’ consistency and uncertainty, particularly in critical applications such as healthcare, which demand a high level of trust and reliability. This paper proposes a novel approach to evaluate uncertainty in VLMs’ responses using a convex hull approach on a healthcare application for visual question answering (VQA). For any VLM, temperature refers to a sampling parameter used in probabilistic generation, which controls the randomness of the model’s output. The LLM-CXR model is selected as the medical …

Artificial Intelligence (Ai) In Educating Next Generation Of Engineering Technology Students, Adel El-Shahat, Murat Kuzlu, Vukica M. Jovanovic, Katherine Smith, Abdullah Al Mamun, Otilia Popescu

Engineering Technology Faculty Publications

Artificial Intelligence (AI) is transforming education, particularly for electrical engineering technology (EET) students, by presenting adaptive learning, immediate responses, and unconventional tools. Therefore, this paper proposes investigating modern learning to employ AI in educating future electrical engineering technology students. Firstly, the paper explores how to shape AI knowledge for EET students, supplying them with hands-on skills in AI tasks, clarifying coding, data analysis, and AI ethical usage. Then, as educators, what are the efficient AI tools to utilize in teaching, such as tailored tutoring, automated code assessment, AI-driven design/simulation, lecture dictation, and smart content creation? Key tools, for instance, Google …

A Methodological Framework For Modernizing Engineering Course Content With Large Language Models, Katherine Smith, Dalya Ismael, Otilia Popescu, Murat Kuzlu, Adel El-Shahat, Vukica M. Jovanovic

Engineering Technology Faculty Publications

The rapid evolution of technology presents challenges for engineering educators. While the core engineering methods often remain relevant over time, course materials rapidly become outdated in presentation and pedagogical approach. This paper presents a methodological framework for using large-language models (LLMs) to modernize engineering course content with a case study in an advanced technical analysis course.

The methodology follows a phased approach that is designed to be repeatable and verify the accuracy and completeness of course content. During the first phase, an LLM is used to map outdated text-heavy content to a modern format using a LaTeX template. The second …

กฎหมายการหมุนเวียนทรัพยากรพลาสติกของญี่ปุ่น : พัฒนาการ กลไกเชิงสถาบัน และบทเรียนเชิงนโยบายต่อประเทศไทย, พรนภัส สุวลักษณ์ วอห์น, สุจิตรา วาสนาดำรงดี

Thai Environment

บทความนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อวิเคราะห์พัฒนาการของกฎหมายญี่ปุ่นด้านการจัดการพลาสติกโดยมุ่งเน้นพระราชบัญญัติส่งเสริมการหมุนเวียนทรัพยากรพลาสติก ค.ศ. 2021 (Act on Promotion of Resource Circulation for Plastics) และกฎหมายที่เกี่ยวข้อง การศึกษานี้ใช้การวิเคราะห์เชิงเอกสารภายใต้กรอบแนวคิดเศรษฐกิจหมุนเวียน (Circular economy) หลักลำดับขั้นการจัดการขยะ (Waste hierarchy) และแนวคิดการจัดการตลอดวัฏจักรชีวิตผลิตภัณฑ์ (Life-cycle approach) เพื่ออธิบายโครงสร้างและกลไกทางกฎหมายในการกำกับการหมุนเวียนทรัพยากรพลาสติก

ผลการศึกษาพบว่า ระบบกฎหมายของญี่ปุ่นได้พัฒนาจากการกำกับการจัดการของเสียแบบปลายทางไปสู่การกำกับการหมุนเวียนทรัพยากรตลอดวัฏจักรชีวิตผลิตภัณฑ์ โดยบูรณาการมาตรการด้านการออกแบบผลิตภัณฑ์ การลดการใช้พลาสติกแบบใช้ครั้งเดียว การจำหน่าย การเก็บรวบรวม การคัดแยกและการรีไซเคิลไว้ภายใต้กรอบกฎหมายเดียวกัน จุดเด่นของระบบกฎหมายญี่ปุ่นอยู่ที่การกำหนดบทบาทของรัฐ องค์กรปกครองส่วนท้องถิ่น ผู้ประกอบการ และประชาชนอย่างเป็นระบบในลักษณะการกำกับหลายระดับ รวมทั้งการใช้มาตรการทางกฎหมายควบคู่กับแรงจูงใจทางเศรษฐศาสตร์และการปรับเปลี่ยนพฤติกรรมของผู้บริโภค ซึ่งสะท้อนแนวปฏิบัติที่ดีในการขับเคลื่อนเศรษฐกิจหมุนเวียนด้านพลาสติก อย่างไรก็ตาม ผลการศึกษายังพบข้อจำกัดบางประการของระบบญี่ปุ่น เช่น การพึ่งพาการเผาขยะเพื่อผลิตพลังงานในสัดส่วนสูงและความท้าทายในการลดการใช้พลาสติกอย่างเป็นรูปธรรม

ข้อค้นพบจากการศึกษานำไปสู่ข้อเสนอแนะสำหรับประเทศไทยว่า ควรมีการพัฒนากฎหมายแม่บทด้านเศรษฐกิจหมุนเวียน การพัฒนาระบบความรับผิดชอบที่เพิ่มขึ้นของผู้ผลิต (Extended Producer Responsibility: EPR) การกำหนดมาตรฐานการออกแบบเชิงนิเวศ (Eco-design) การพัฒนาโครงสร้างพื้นฐานด้านการคัดแยกและรีไซเคิลและการจัดทำระบบข้อมูลเพื่อสนับสนุนการกำกับการหมุนเวียนทรัพยากรอย่างยั่งยืน

กฎหมายเศรษฐกิจหมุนเวียนและการจัดการขยะพลาสติกของสาธารณรัฐฝรั่งเศส : การวิเคราะห์เชิงกฎหมายและบทเรียนเชิงนโยบายสำหรับประเทศไทย, กฤตย ธาดาบดินทร์, สุจิตรา วาสนาดำรงดี

Thai Environment

บทความนี้วิเคราะห์เชิงเปรียบเทียบระบบกฎหมายเศรษฐกิจหมุนเวียนและการจัดการขยะพลาสติกของสาธารณรัฐฝรั่งเศส โดยใช้วิธีวิจัยเชิงกฎหมาย (Doctrinal legal research) ร่วมกับการวิเคราะห์เชิงนโยบาย ศึกษาจากประมวลกฎหมายที่เกี่ยวข้องของฝรั่งเศส กฎหมายต่อต้านขยะและส่งเสริมเศรษฐกิจหมุนเวียน (Loi AGEC ค.ศ. 2020) และระบบความรับผิดชอบที่เพิ่มขึ้นของผู้ผลิต (Extended Producer Responsibility: EPR) ผลการศึกษาพบว่า ฝรั่งเศสได้พัฒนากฎหมายเศรษฐกิจหมุนเวียนที่มีลักษณะบูรณาการสูง ครอบคลุมตั้งแต่การออกแบบผลิตภัณฑ์ (Eco-design) ดัชนีความสามารถในการซ่อมแซม (Repairability index) ดัชนีความทนทาน (Durability index) ไปจนถึงการห้ามทำลายสินค้าคงคลัง และการกำหนดเป้าหมายเชิงปริมาณผูกพันทางกฎหมาย อย่างไรก็ตาม การบังคับใช้กฎหมายยังเผชิญความท้าทายในบางส่วน บทความเสนอบทเรียนสำหรับประเทศไทยใน 6 ด้าน ได้แก่ การจัดทำกฎหมายเศรษฐกิจหมุนเวียนเชิงบูรณาการ การกำหนดเป้าหมายผูกพันทางกฎหมาย การพัฒนาระบบ EPR ที่มีการกำกับดูแลที่ดี การสร้างกลไกสถาบันเฉพาะ การออกแบบเครื่องมือเศรษฐศาสตร์ที่เหมาะสมและการสร้างการมีส่วนร่วมของสาธารณะ

แนวทางเพื่อการจัดการปัญหาขยะทะเลในประเทศไทย, ทรายทอง บุญบางยาง, จารุมาศ เจริญพานิช

Thai Environment

การสังเคราะห์แนวทางเพื่อการจัดการปัญหาขยะทะเลดำเนินการโดยการวิเคราะห์งานวิจัยและบทความทางวิชาการ ตลอดจนการระดมความคิดเห็นในกลุ่มผู้รู้ผู้เชี่ยวชาญเพื่อการสังเคราะห์แนวทางที่เหมาะสม ผลการศึกษาพบประเด็นจุดอ่อนที่สำคัญคือการมีที่มาของขยะในปริมาณมาก การขาดสมรรถนะของการจัดการโดยชุมชน และการขาดการสนับสนุนด้านการจัดการจากภาครัฐอย่างเพียงพอ ส่วนจุดแข็งที่พบในหลายพื้นที่คือการเริ่มใช้นโยบายหรือมาตรการในการควบคุมปริมาณขยะ การมีกิจกรรมชุมชนในเชิงอนุรักษ์สภาพแวดล้อม และการพัฒนาระบบการจัดการขยะอย่างครบวงจรในชุมชน สำหรับผลการสังเคราะห์แนวทางการแก้ไขปัญหาขยะทะเลพบว่าประเด็นด้านการตั้งจุดรับแยกขยะในพื้นที่ การสร้างความตระหนักรู้ในองค์กรระดับท้องถิ่น และการจัดสร้างระบบการจัดการขยะที่เหมาะสม เป็นเรื่องสำคัญในระดับท้องถิ่น ส่วนในระดับประเทศเราควรให้ความสำคัญกับการกำหนดเป้าหมายให้เกิดอย่างเป็นรูปธรรม และจัดทำฐานข้อมูลตามแหล่งที่มาของขยะให้ชัดเจน นอกจากนี้ควรเร่งจัดการปัญหาขยะจากเรือประมง ผลการศึกษาในภาพรวมยังพบความจำเป็นในการบริหารจัดการที่ต้องครอบคลุมทั้งมิติด้านความร่วมมือในชุมชน ด้านระเบียบนโยบายและมาตรการที่เหมาะสม และด้านระบบการจัดการที่ควรขับเคลื่อนโดยองค์การบริหารส่วนท้องถิ่นในแต่ละพื้นที่ ทั้งนี้ เพื่อให้เกิดการแก้ปัญหาขยะทะเลได้อย่างเป็นรูปธรรม

การจัดการขยะหลังภัยพิบัติน้ำท่วม : บทเรียนจากประเทศญี่ปุ่นต่อการพัฒนานโยบายในประเทศไทย, วิไลลักษณ์ นิยมมณีรัตน์, มงคลชัย อัศวดิษฐเลิศ, กนกพร คุ้มภัย

Thai Environment

การศึกษาการจัดการขยะหลังภัยพิบัติน้ำท่วม โดยวิเคราะห์บทเรียนจากประเทศญี่ปุ่นเพื่อพัฒนานโยบายสำหรับประเทศไทย เนื่องจากประเทศไทยประสบปัญหาน้ำท่วมบ่อยครั้ง ทำให้เกิดขยะจำนวนมหาศาลซึ่งเกินขีดความสามารถของระบบจัดการขยะปกติ การศึกษาได้เปรียบเทียบกรณีศึกษาในประเทศญี่ปุ่นและประเทศไทย พร้อมทั้งเสนอแนวทางการจัดการขยะในแต่ละระยะของภัยพิบัติ รวมถึงข้อเสนอแนะเชิงนโยบายต่อประเทศไทยถึงความจำเป็นของการเตรียมความพร้อมด้านการจัดการขยะหลังภัยพิบัติ เพื่อเสริมสร้างความพร้อมและความยั่งยืนในการจัดการขยะหลังภัยพิบัติในประเทศไทย

Performance Of Numerical Methods Applied To The Black–Scholes Model, Scott Cameron Williams

UNF Graduate Theses and Dissertations

We compare five numerical approaches for approximating solutions to the Black–Scholes partial differential equation for pricing European call options: FTCS, BTCS, Crank– Nicolson, Monte Carlo simulation, and a physics–informed neural network (PINN). These methods span finite difference techniques, probabilistic simulation, and machine learning. Performance is evaluated based on computational efficiency and accuracy relative to the analytical Black–Scholes solution.

Among the methods, Crank–Nicolson and the PINN demonstrated the strongest overall performance. Crank–Nicolson achieved the highest accuracy but exhibited increased runtime as the number of underlying stock price grid points grew. In contrast, the PINN produced slightly less accurate results but with …

A Comparative Study Of Classification Methods For Healthcare Analytics, Xueting Zhao

UNF Graduate Theses and Dissertations

This thesis presents a comparative study of logistic regression, Linear Discriminant Analy- sis (LDA), and Quadratic Discriminant Analysis (QDA) for binary classification in healthcare analytics, integrating theoretical derivation, simulation, and real-data application. A facto- rial simulation study crosses the covariance structure (equal vs. unequal), predictor correla- tion (ρ ∈ {0, 0.5, 0.9}), dimensionality (p ∈ {2, 5, 10}) and sample size (n ∈ {50, 100, 200}) across 54 scenarios with 1,000 Monte Carlo replicates each. Three main findings emerge. Logistic regression and LDA are nearly interchangeable when the assumption of equal-covariance holds. QDA achieves substantially better discrimi- nation when class-specific …

Automatic Generation Of Introductory Programming Exercises With Large Language Models, Nguyen Binh Duong Ta, Hua Gia Phuc Nguyen, Gottipati Swapna

Research Collection School Of Computing and Information Systems

Despite recent advances in code generation made possible by large language models (LLMs), programming is still an essential skill that computing students need to master now and in the foreseeable future. In learning programming, frequent practices with exercises set at an appropriate difficulty and knowledge level is of crucial importance for students. However, it’s not a trivial task for instructors to create many good quality exercises customized for each student. Programming problems found on Internet sources such as LeetCode are mostly too challenging for novice programmers with no prior coding knowledge. Recent work in AI-enabled education has been leveraging LLMs …

Choice-Based Crowdshipping For Next-Day Delivery Services: A Dynamic Task Display Problem, Alp Arslan, Firat Kilci, Shih-Fen Cheng, Archan Misra

Research Collection School Of Computing and Information Systems

This paper studies integrating the crowd workforce into next-day home delivery services. In this setting, both crowd drivers and contract drivers collaborate in making deliveries. Crowd drivers have limited capacity and can choose not to deliver if the presented tasks do not align with their preferences. The central question addressed is: How can the platform minimize the total task fulfilment cost, which includes payouts to crowd drivers and additional payouts to contract drivers for delivering the unselected tasks by customizing task displays to crowd drivers? To tackle this problem, we formulate it as a finite-horizon Stochastic Decision Problem, capturing crowd …

Gig Worker Social Referrals On An On-Demand Food Delivery Platform, Hai Wang, Hao Sun, Peter Zhang

Research Collection School Of Computing and Information Systems

Social referral programs are commonly used by online labor platforms to incentivize labor supply by rewarding existing workers for successful referrals. This study investigates the impact of such programs on gig workers' labor supply in online labor platforms using data from an on-demand food delivery platform in Singapore. In particular, we analyze how gig workers' past labor supply and referral behavior influence the generation and value of social referrals. This research offers insights into the mechanisms that drive labor supply dynamics in the gig economy and highlights the effectiveness of social referral programs for shaping worker behavior and enhancing platform …

Can We Read Ai’S Mind? A Quest For Transparency, Santhosh Kumar Ravindran, Estera Kot, Fiona Fui-Hoon Nah

Research Collection School Of Computing and Information Systems

Although Artificial Intelligence (AI) systems are playing an increasing role in critical domains such as healthcare, finance, and autonomous systems, their decision-making processes remain largely opaque. This paper examines the challenges of AI transparency, addressing the “black box” problem using Explainable AI (XAI) techniques such as SHapley Additive exPlanations (SHAP) and Local Interpretable Model-agnostic Explanations (LIME). It also examines the ethical, regulatory, and societal implications of AI opacity and proposes a Comprehensive AI Observability (CAO) Framework that integrates deep explainability, provenance tracking, and real-time monitoring to enhance AI accountability. By bridging technical solutions with governance structures, this research emphasizes the …