Neuste Artikel für Soziale Gerechtigkeit

Studie zeigt Vorurteile bei KI-Einstellungsempfehlungen basierend auf den Namen der Bewerber.

Eine Studie hebt Diskrepanzen beim Zugang zu KI zwischen ethnischen Gruppen hervor.

Ein Blick auf die universelle Gesundheitsversorgung und ihre Bedeutung für den Zugang zur Gesundheitsversorgung.

Techniken zur Reduzierung von Vorurteilen in fortgeschrittenen Sprachmodellen erkunden.

Untersuchung des Zusammenhangs zwischen Kohlenstoffemissionen, Glück und Umweltfaktoren.

Neue Methode geht auf regionale Unterschiede bei der Bewertung von Geschlechtervorurteilen ein.

Fairpriori verbessert die Fairness-Tests im maschinellen Lernen und konzentriert sich auf intersektionale Vorurteile.

Biases bei der Gesichtserkennung durch ausgewogene Trainingsdatensätze angehen.

Untersuchung des Bedarfs an Fairness in der KI und ihrer Auswirkungen auf die Gesellschaft.

Tools wie OxonFair helfen, Fairness in der KI-Entscheidungsfindung zu gewährleisten.

Studie zeigt Privatsphäre-Risiken und rassistische Vorurteile in den Polizeiberichten von Chicago.

Ein Blick auf die Prinzipien der fairen Aufteilung und ihre Bedeutung beim Teilen von Ressourcen.

Untersuchung der Auswirkungen von Wissensaustausch-Vorurteilen im Internet.

Ein Blick auf Methoden zur Reduzierung von Vorurteilen in automatisierten Entscheidungen mithilfe von Fair Representation Learning.

In diesem Papier geht's darum, wie man Verzerrungen in KI-Bildern und Textdaten reduzieren kann.

Ein Blick auf faire Ressourcenverteilung im Wohnungswesen.

Faire Energieübergänge erfordern ein Gleichgewicht zwischen Nutzen und Lasten in den Gemeinden.

Diese Studie konzentriert sich darauf, Geschlechterbias in KI-Sprachmodellen durch inklusive Sprache zu reduzieren.

Methoden zur fairen Zuteilung von unteilbaren Gütern und zur Reduktion von Neid unter den Teilnehmern.

Technologie nutzen, um das Engagement in der Community zu stärken und die Zusammenarbeit zu fördern.

Ein Blick auf Sozialhilfeordnungen und ihren Einfluss auf die Gesellschaft.

Dieser Artikel untersucht die faire Verteilung von unteilbaren Gütern mithilfe von abgestuften Bewertungen.

Die Auswirkungen sozialer Faktoren auf die Gesundheit während Ausbrüchen von Infektionskrankheiten verstehen.

Einen Massstab festlegen, um die Fairness in Graph-Lernmethoden zu bewerten.

Eine frische Perspektive auf die Rolle der Freiheit in sozialen Debatten.

Eine umfassende Studie über 15 Jahre Forschung zur algorithmischen Fairness zeigt wichtige Trends.

Dieses Projekt zielt darauf ab, Vorurteile in Sprachmodellen für europäische Sprachen zu erkennen und zu reduzieren.

Die Herausforderungen, mit denen ältere Menschen beim Zugang zu Gesundheitsdiensten konfrontiert sind, untersuchen.

Untersuchung von Becken-Gesundheitsproblemen, die indigene Völker weltweit betreffen.

Ein Blick auf Werkzeuge zur Wohnungsunterstützung und deren Einfluss auf die Rassengleichheit.

Untersuchung von Vorurteilen und Fairness in grossen Sprachmodellen.

Untersuchen, wie T2Is Kastenidentitäten darstellen und Stereotype verstärken.

Eine Studie zur Stärkung von Frauen im Zusammenhang mit sexueller und reproduktiver Gesundheit in Afrika.

Ein neuer Ansatz, um die Darstellung von intersektionalen Identitäten in der Bildersuche zu verbessern.

Ein Blick auf die Einkommensteuer, Fairness und soziale Auswirkungen.

Ein neuer Datensatz hebt Vorurteile in Sprachmodellen basierend auf Geschlecht und Alter hervor.

Untersuchung von rassistischen Faktoren in gesundheitlichen Ungleichheiten und Bildungsergebnissen.

Ein innovativer Ansatz zur Messung des Kinderhandels auf den Philippinen.

Die Herausforderungen erkunden, Zahlen über theoretische Erkenntnisse in der Linguistikforschung zu priorisieren.

Die Möglichkeiten von KI erkunden, um die Transparenz bei der Juryauswahl und den Räumungsprozessen zu verbessern.