The proliferation of radical online communities and their violent offshoots has sparked great societal concern. However, the current practice of banning such communities from mainstream platforms has unintended consequences: (I) the further radicalization of their members in fringe platforms where they migrate; and (ii) the spillover of harmful content from fringe back onto mainstream platforms. Here, in a large observational study on two banned subreddits, r/The\_Donald and r/fatpeoplehate, we examine how factors associated with the RECRO radicalization framework relate to users' migration decisions. Specifically, we quantify how these factors affect users' decisions to post on fringe platforms and, for those who do, whether they continue posting on the mainstream platform. Our results show that individual-level factors, those relating to the behavior of users, are associated with the decision to post on the fringe platform. Whereas social-level factors, users' connection with the radical community, only affect the propensity to be coactive on both platforms. Overall, our findings pave the way for evidence-based moderation policies, as the decisions to migrate and remain coactive amplify unintended consequences of community bans.

在线平台面临着保持社区民用和尊重的压力。因此，从Reddit和Facebook等主流平台上有问题的在线社区的横幅通常会受到热情的公共反应。但是，该策略可以导致用户迁移到具有较低适度标准的替代边缘平台，以及在巨魔和骚扰等反社会行为被广泛接受的地方。由于这些社区的用户经常在主流和边缘平台上保留\ ca，反社会行为可能会溢出到主流平台上。我们通过分析来自迁移到边缘平台的三个被禁止社区的70,000美元的用户来研究这一可能的溢出：r/the \ _donald，r/r/gendericalitical和r/incels。使用差异差异设计，我们将\ CA用户与匹配的对应物进行了对比，以估算边缘平台参与用户对Reddit的反社会行为的因果效应。我们的结果表明，参与边缘社区会增加用户对Reddit的毒性（按照视角API的衡量），并参与了类似于被禁止社区的子雷数 - 这通常也违反了平台规范。效果随着时间的流逝和暴露于边缘平台而加剧。简而言之，我们发现通过共同参与从边缘平台到Reddit的反社会行为溢出的证据。

积极和消极的关系在人类行为中起着至关重要的作用，并塑造了我们所生活的社区。尽管有重要的数据，但有关签署关系的数据很少见，并且通常通过调查收集。相互作用数据以接近或通信数据的形式更丰富。但是，到目前为止，它不能用于检测签署的关系。在本文中，我们展示了如何使用此类数据提取基础签名关系。采用统计网络方法，我们在四个社区中构建了签名关系网络。然后，我们证明这些关系与调查中报道的关系相对应。此外，推断的关系使我们能够在性别，宗教信仰和财务背景方面研究个人的同质性。我们评估了三合会在签名网络中研究组凝聚力的重要性。

通用数据模型解决了标准化电子健康记录（EHR）数据的许多挑战，但无法将其集成深度表型所需的资源。开放的生物学和生物医学本体论（OBO）铸造本体论提供了可用于生物学知识的语义计算表示，并能够整合多种生物医学数据。但是，将EHR数据映射到OBO Foundry本体论需要大量的手动策展和域专业知识。我们介绍了一个框架，用于将观察性医学成果合作伙伴关系（OMOP）标准词汇介绍给OBO铸造本体。使用此框架，我们制作了92,367条条件，8,615种药物成分和10,673个测量结果的映射。域专家验证了映射准确性，并且在24家医院进行检查时，映射覆盖了99％的条件和药物成分和68％的测量结果。最后，我们证明OMOP2OBO映射可以帮助系统地识别可能受益于基因检测的未诊断罕见病患者。

尽管电子健康记录是生物医学研究的丰富数据来源，但这些系统并未在医疗环境中统一地实施，并且由于医疗保健碎片化和孤立的电子健康记录之间缺乏互操作性，可能缺少大量数据。考虑到缺少数据的案例的删除可能会在随后的分析中引起严重的偏见，因此，一些作者更喜欢采用多重插补策略来恢复缺失的信息。不幸的是，尽管几项文献作品已经通过使用现在可以自由研究的任何不同的多个归档算法记录了有希望的结果，但尚无共识，MI算法效果最好。除了选择MI策略之外，归纳算法及其应用程序设置的选择也至关重要且具有挑战性。在本文中，受鲁宾和范布伦的开创性作品的启发，我们提出了一个方法学框架，可以应用于评估和比较多种多个插补技术，旨在选择用于计算临床研究工作中最有效的推断。我们的框架已被应用于验证和扩展较大的队列，这是我们在先前的文献研究中提出的结果，我们在其中评估了关键患者的描述符和Covid-19的影响在2型糖尿病患者中的影响，其数据为2型糖尿病，其数据为2型糖尿病由国家共同队列合作飞地提供。

图表学习方法为解决图形所代表的复杂的现实世界问题打开了新的可能性。但是，这些应用程序中使用的许多图包括数百万节点和数十亿个边缘，并且超出了当前方法和软件实现的功能。我们提供葡萄，这是一种用于图形处理和表示学习的软件资源，能够通过使用专业和智能数据结构，算法和快速并行实现来通过大图扩展。与最先进的软件资源相比，葡萄显示出经验空间和时间复杂性的数量级的改善，以及边缘预测和节点标签预测性能的实质和统计学上的显着改善。此外，葡萄提供了来自文献和其他来源的80,000多种图，标准化界面允许直接整合第三方库，61个节点嵌入方法，25个推理模型和3个模块化管道，以允许公平且可重复的方法比较以及用于图形处理和嵌入的库。