Neuste Artikel für Soziale Gerechtigkeit

Eine Methode für faires maschinelles Lernen, die Vorurteile in Entscheidungssystemen reduziert.

Ungleichheiten im Ride-Hailing durch bessere Nachfrageprognosen und Fahrzeugzuweisungen angehen.

Dieser Artikel behandelt den Einfluss von Dialekten auf NLP-Technologie.

Untersuchung und Klassifizierung von rassistischer Sprache auf Twitter, mit Fokus auf Ecuador.

Ein Blick auf die Gini-Indizes und ihre Rolle bei der Bewertung von Ungleichheit.

Ein tiefer Einblick in die Vertrauenswürdigkeit von KI und ihre Bedeutung.

Erforschen, wie maschinelles Lernen die Fairness in Arbeitslosigkeitsrichtlinien beeinflusst.

Überprüfung der Fairness von Empfehlungen, die Algorithmen nach negativen Ergebnissen geben.

Ein Modell für eine gerechtere Verteilung von Impfressourcen an gefährdete Bevölkerungsgruppen.

Wir stellen FairEHR-CLP vor, ein Framework für faire und präzise Gesundheitsprognosen mit EHR-Daten.

Untersuchen, wie LLMs demografische Identitäten in der Forschung falsch darstellen und vereinfachen.

Werkzeuge erkunden, um die Chancengleichheit im Gesundheitswesen für marginalisierte Gruppen zu verbessern.

Die Untersuchung von Millikans Beiträgen zur Physik und seinem Einsatz für japanisch-amerikanische Bürger.

Dieser Artikel untersucht gender- und rassistische Vorurteile in grossen Vision-Language-Modellen.

Dieses Papier überprüft die LGBTQ+-Vertretung in der HCI-Forschung und identifiziert wichtige Lücken.

Ein Blick darauf, wie man Ressourcen fair unter Leuten verteilt.

Ein Blick darauf, wie Fairness die Job- und Chancenvermittlung beeinflusst.

Ein neues Modell untersucht, wie Diskriminierung sich auf Armut und Wohlstandsungleichheit auswirkt.

Dieses Papier analysiert Geschlechterbias in grossen Sprachmodellen und schlägt Messmethoden vor.

Ein Blick auf die Fairness-Präferenzen über Kulturen und persönliche Hintergründe hinweg.

Ein Blick auf Mikroaggressionen und ihre Auswirkungen auf marginalisierte Gemeinschaften.

Ein Datensatz zur Bewertung sozialer Vorurteile in indischen Sprachmodellen.

Neue Algorithmen sorgen für Fairness und Vielfalt bei der Datenauswahl.

Untersuchung der Gesundheitsgerechtigkeit bei der genetischen Bevölkerungs-Screening für besseren Gesundheitszugang.

Die Einführung von Zufälligkeit kann die Fairness bei Entscheidungen zur Ressourcenverteilung verbessern.

Ein Fokus auf Diversität und Inklusion in der Mathematikbildung und -praxis.

Die Analyse von Fairness in Algorithmen und deren rechtlichen Auswirkungen.

Dieses Papier stellt FairGI vor, ein Framework für Fairness in Graph-Neuronalen Netzwerken.

Wie Datenfeminismus fairere KI-Systeme gestalten kann.

Forschung zeigt, dass KI-Tools, die beim Einstellen genutzt werden, Vorurteile basierend auf Rasse und Geschlecht haben.

Erforschen, wie Abwesenheit besseres algorithmisches Design informieren und Gerechtigkeit fördern kann.

Neue Methode verbessert die Fairness bei COVID-19-Fallvorhersagen über Rassengruppen hinweg.

Dieser Artikel behandelt Methoden, um die Ausgaben von Sprachmodellen fairer zu gestalten.

Die Rolle von KI bei Sozialleistungen wirft Bedenken über Geschwindigkeit versus Genauigkeit auf.

KI hilft dabei, Vorurteile in medizinischen Lehrmaterialien zu erkennen und zu reduzieren, um gerechtere Gesundheitsversorgung zu erreichen.

Ein Blick darauf, wie Vergleichsgrössen helfen, algorithmische Diskriminierung zu erkennen.

Diese Studie bewertet Methoden zur Messung von Bias bei der Antisemitismus-Erkennung mit GPT-3.5-Turbo.

Eine neue Webanwendung hilft bei der Reintegration von Leuten, die aus dem Gefängnis entlassen wurden.

Dieser Artikel spricht über die Bedeutung von Datenpraktiken für Fairness im maschinellen Lernen.

Diese Studie analysiert, wie vergangene Entscheidungen die sozialen Wohlfahrtsfunktionen der Entscheidungsträger offenbaren.