Zeitschriftenartikel zum Thema „Bias mitigation“
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Erkmen, Cherie Parungo, Lauren Kane und David T. Cooke. „Bias Mitigation in Cardiothoracic Recruitment“. Annals of Thoracic Surgery 111, Nr. 1 (Januar 2021): 12–15. http://dx.doi.org/10.1016/j.athoracsur.2020.07.005.
Der volle Inhalt der QuelleVejsbjerg, Inge, Elizabeth M. Daly, Rahul Nair und Svetoslav Nizhnichenkov. „Interactive Human-Centric Bias Mitigation“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, Nr. 21 (24.03.2024): 23838–40. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i21.30582.
Der volle Inhalt der QuelleDjebrouni, Yasmine, Nawel Benarba, Ousmane Touat, Pasquale De Rosa, Sara Bouchenak, Angela Bonifati, Pascal Felber, Vania Marangozova und Valerio Schiavoni. „Bias Mitigation in Federated Learning for Edge Computing“. Proceedings of the ACM on Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies 7, Nr. 4 (19.12.2023): 1–35. http://dx.doi.org/10.1145/3631455.
Der volle Inhalt der QuelleGallaher, Joshua P., Alexander J. Kamrud und Brett J. Borghetti. „Detection and Mitigation of Inefficient Visual Searching“. Proceedings of the Human Factors and Ergonomics Society Annual Meeting 64, Nr. 1 (Dezember 2020): 47–51. http://dx.doi.org/10.1177/1071181320641015.
Der volle Inhalt der QuelleRahmawati, Fitriana, und Fitri Santi. „A Literature Review on the Influence of Availability Bias and Overconfidence Bias on Investor Decisions“. East Asian Journal of Multidisciplinary Research 2, Nr. 12 (30.12.2023): 4961–76. http://dx.doi.org/10.55927/eajmr.v2i12.6896.
Der volle Inhalt der QuelleSingh, Richa, Puspita Majumdar, Surbhi Mittal und Mayank Vatsa. „Anatomizing Bias in Facial Analysis“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, Nr. 11 (28.06.2022): 12351–58. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i11.21500.
Der volle Inhalt der QuelleLee, Yu-Hao, Norah E. Dunbar, Claude H. Miller, Brianna L. Lane, Matthew L. Jensen, Elena Bessarabova, Judee K. Burgoon et al. „Training Anchoring and Representativeness Bias Mitigation Through a Digital Game“. Simulation & Gaming 47, Nr. 6 (20.08.2016): 751–79. http://dx.doi.org/10.1177/1046878116662955.
Der volle Inhalt der QuellePatil, Pranita, und Kevin Purcell. „Decorrelation-Based Deep Learning for Bias Mitigation“. Future Internet 14, Nr. 4 (29.03.2022): 110. http://dx.doi.org/10.3390/fi14040110.
Der volle Inhalt der QuelleKim, Hyo-eun. „Fairness Criteria and Mitigation of AI Bias“. Korean Journal of Psychology: General 40, Nr. 4 (25.12.2021): 459–85. http://dx.doi.org/10.22257/kjp.2021.12.40.4.459.
Der volle Inhalt der QuellePark, Souneil, Seungwoo Kang, Sangyoung Chung und Junehwa Song. „A Computational Framework for Media Bias Mitigation“. ACM Transactions on Interactive Intelligent Systems 2, Nr. 2 (Juni 2012): 1–32. http://dx.doi.org/10.1145/2209310.2209311.
Der volle Inhalt der QuelleHopkins, Taylor. „Bias Mitigation: Identifying Barriers and Finding Solutions“. Forensic Science International: Synergy 6 (2023): 100420. http://dx.doi.org/10.1016/j.fsisyn.2023.100420.
Der volle Inhalt der QuelleHudson, P., W. J. W. Botzen, H. Kreibich, P. Bubeck und J. C. J. H. Aerts. „Evaluating the effectiveness of flood damage mitigation measures by the application of propensity score matching“. Natural Hazards and Earth System Sciences 14, Nr. 7 (15.07.2014): 1731–47. http://dx.doi.org/10.5194/nhess-14-1731-2014.
Der volle Inhalt der QuelleHudson, P., W. J. W. Botzen, H. Kreibich, P. Bubeck und J. C. J. H. Aerts. „Evaluating the effectiveness of flood damage mitigation measures by the application of Propensity Score Matching“. Natural Hazards and Earth System Sciences Discussions 2, Nr. 1 (22.01.2014): 681–723. http://dx.doi.org/10.5194/nhessd-2-681-2014.
Der volle Inhalt der QuelleK. Devasenapathy, Arun Padmanabhan,. „Uncovering Bias: Exploring Machine Learning Techniques for Detecting and Mitigating Bias in Data – A Literature Review“. International Journal on Recent and Innovation Trends in Computing and Communication 11, Nr. 9 (30.10.2023): 776–81. http://dx.doi.org/10.17762/ijritcc.v11i9.8965.
Der volle Inhalt der QuelleClegg, Benjamin A., Brian McKernan, Rosa M. Martey, Sarah M. Taylor, Jennifer Stromer-Galley, Kate Kenski, E. Tobi Saulnier et al. „Effective Mitigation of Anchoring Bias, Projection Bias, and Representativeness Bias from Serious Game-based Training“. Procedia Manufacturing 3 (2015): 1558–65. http://dx.doi.org/10.1016/j.promfg.2015.07.438.
Der volle Inhalt der QuelleCai, Zhenyu. „Quantum Error Mitigation using Symmetry Expansion“. Quantum 5 (21.09.2021): 548. http://dx.doi.org/10.22331/q-2021-09-21-548.
Der volle Inhalt der QuelleSiddique, Sunzida, Mohd Ariful Haque, Roy George, Kishor Datta Gupta, Debashis Gupta und Md Jobair Hossain Faruk. „Survey on Machine Learning Biases and Mitigation Techniques“. Digital 4, Nr. 1 (20.12.2023): 1–68. http://dx.doi.org/10.3390/digital4010001.
Der volle Inhalt der QuelleMosteiro, Pablo, Jesse Kuiper, Judith Masthoff, Floortje Scheepers und Marco Spruit. „Bias Discovery in Machine Learning Models for Mental Health“. Information 13, Nr. 5 (05.05.2022): 237. http://dx.doi.org/10.3390/info13050237.
Der volle Inhalt der QuelleDe Biasio, Francesco, und Stefano Zecchetto. „Tuning the Model Winds in Perspective of Operational Storm Surge Prediction in the Adriatic Sea“. Journal of Marine Science and Engineering 11, Nr. 3 (03.03.2023): 544. http://dx.doi.org/10.3390/jmse11030544.
Der volle Inhalt der QuellePrater, James, Konstantinos Kirytopoulos und Tony Ma. „Optimism bias within the project management context“. International Journal of Managing Projects in Business 10, Nr. 2 (04.04.2017): 370–85. http://dx.doi.org/10.1108/ijmpb-07-2016-0063.
Der volle Inhalt der QuelleChu, Charlene, Simon Donato-Woodger, Shehroz Khan, Kathleen Leslie, Tianyu Shi, Rune Nyrup und Amanda Grenier. „STRATEGIES TO MITIGATE MACHINE LEARNING BIAS AFFECTING OLDER ADULTS: RESULTS FROM A SCOPING REVIEW“. Innovation in Aging 7, Supplement_1 (01.12.2023): 717–18. http://dx.doi.org/10.1093/geroni/igad104.2325.
Der volle Inhalt der QuelleDunbar, Norah E., Matthew L. Jensen, Claude H. Miller, Elena Bessarabova, Yu-Hao Lee, Scott N. Wilson, Javier Elizondo et al. „Mitigation of Cognitive Bias with a Serious Game“. International Journal of Game-Based Learning 7, Nr. 4 (Oktober 2017): 86–100. http://dx.doi.org/10.4018/ijgbl.2017100105.
Der volle Inhalt der QuelleGuan, Maime, und Joachim Vandekerckhove. „A Bayesian approach to mitigation of publication bias“. Psychonomic Bulletin & Review 23, Nr. 1 (01.07.2015): 74–86. http://dx.doi.org/10.3758/s13423-015-0868-6.
Der volle Inhalt der QuelleDavison, Robert M. „Editorial - Cultural Bias in Reviews and Mitigation Options“. Information Systems Journal 24, Nr. 6 (05.08.2014): 475–77. http://dx.doi.org/10.1111/isj.12046.
Der volle Inhalt der QuelleKorzhenevych, I. P., und O. V. Gots. „THE MITIGATION STEERING BIAS CURVES FOR INDUSTRIAL TRANSPORT“. Science and Transport Progress, Nr. 16 (25.06.2007): 26–28. http://dx.doi.org/10.15802/stp2007/17607.
Der volle Inhalt der QuellePenn, Jerrod M., Daniel R. Petrolia und J. Matthew Fannin. „Hypothetical bias mitigation in representative and convenience samples“. Applied Economic Perspectives and Policy 45, Nr. 2 (18.05.2023): 721–43. http://dx.doi.org/10.1002/aepp.13374.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Xuesong, Dajun Sun und Zhongyi Cao. „Mitigation method of acoustic doppler velocity measurement bias“. Ocean Engineering 306 (August 2024): 118082. http://dx.doi.org/10.1016/j.oceaneng.2024.118082.
Der volle Inhalt der QuelleKempf, Arlo, und Preeti Nayak. „Practicing Professional Discomfort as Self-Location: White Teacher Experiences With Race Bias Mitigation“. Journal of the Canadian Association for Curriculum Studies 18, Nr. 1 (27.06.2020): 51–52. http://dx.doi.org/10.25071/1916-4467.40584.
Der volle Inhalt der QuelleKohn, Rachel. „Eliminating Bias in Survival Estimation: Statistical Bias Mitigation Is the First Step Forward*“. Critical Care Medicine 52, Nr. 3 (21.02.2024): 506–9. http://dx.doi.org/10.1097/ccm.0000000000006110.
Der volle Inhalt der QuelleBulut, Solmaz, Mehdi Rostami, Shahla Shokatpour Lotfi, Naser Jafarzadeh, Sefa Bulut, Baidi Bukhori, Seyed Hadi Seyed Alitabar, Zohreh Zadhasn und Farzaneh Mardani. „The Impact of Counselor Bias in Assessment: A Comprehensive Review and Best Practices“. Journal of Assessment and Research in Applied Counseling 5, Nr. 4 (2023): 89–103. http://dx.doi.org/10.61838/kman.jarac.5.4.11.
Der volle Inhalt der QuelleNazer, Lama H., Razan Zatarah, Shai Waldrip, Janny Xue Chen Ke, Mira Moukheiber, Ashish K. Khanna, Rachel S. Hicklen et al. „Bias in artificial intelligence algorithms and recommendations for mitigation“. PLOS Digital Health 2, Nr. 6 (22.06.2023): e0000278. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pdig.0000278.
Der volle Inhalt der QuelleSomasundaram, Ananthi, David Vállez García, Elisabeth Pfaehler, Joyce van Sluis, Rudi A. J. O. Dierckx, Elisabeth G. E. de Vries und Ronald Boellaard. „Mitigation of noise-induced bias of PET radiomic features“. PLOS ONE 17, Nr. 8 (25.08.2022): e0272643. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0272643.
Der volle Inhalt der QuelleBartley, Tanya, Rebecca O'Connor und Kenya Beard. „Should All Nurses Be Required to Complete Implicit Bias Training?“ AJN, American Journal of Nursing 123, Nr. 11 (November 2023): 20–21. http://dx.doi.org/10.1097/01.naj.0000995336.31551.4e.
Der volle Inhalt der QuelleSethi, Rahul, Vedang Ratan Vatsa und Parth Chhaparwal. „IDENTIFICATION AND MITIGATION OF ALGORITHMIC BIAS THROUGH POLICY INSTRUMENTS“. International Journal of Advanced Research 8, Nr. 7 (31.07.2020): 1515–22. http://dx.doi.org/10.21474/ijar01/11418.
Der volle Inhalt der QuelleAshokan, Ashwathy, und Christian Haas. „Fairness metrics and bias mitigation strategies for rating predictions“. Information Processing & Management 58, Nr. 5 (September 2021): 102646. http://dx.doi.org/10.1016/j.ipm.2021.102646.
Der volle Inhalt der QuelleFortunato, S., A. Flammini, F. Menczer und A. Vespignani. „Topical interests and the mitigation of search engine bias“. Proceedings of the National Academy of Sciences 103, Nr. 34 (10.08.2006): 12684–89. http://dx.doi.org/10.1073/pnas.0605525103.
Der volle Inhalt der QuelleRohbani, Nezam, Mojtaba Ebrahimi, Seyed-Ghassem Miremadi und Mehdi B. Tahoori. „Bias Temperature Instability Mitigation via Adaptive Cache Size Management“. IEEE Transactions on Very Large Scale Integration (VLSI) Systems 25, Nr. 3 (März 2017): 1012–22. http://dx.doi.org/10.1109/tvlsi.2016.2606579.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Roger Zhe. „Metric Optimization and Mainstream Bias Mitigation in Recommender Systems“. ACM SIGIR Forum 57, Nr. 2 (Dezember 2023): 1–2. http://dx.doi.org/10.1145/3642979.3643010.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Chunxiao. „Exploration, detection, and mitigation: Unveiling gender bias in NLP“. Applied and Computational Engineering 52, Nr. 1 (27.03.2024): 62–68. http://dx.doi.org/10.54254/2755-2721/52/20241234.
Der volle Inhalt der QuelleAlshareef, Norah, Xiaohong Yuan, Kaushik Roy und Mustafa Atay. „A Study of Gender Bias in Face Presentation Attack and Its Mitigation“. Future Internet 13, Nr. 9 (14.09.2021): 234. http://dx.doi.org/10.3390/fi13090234.
Der volle Inhalt der QuelleChu, Charlene, Simon Donato-Woodger, Shehroz S. Khan, Tianyu Shi, Kathleen Leslie, Samira Abbasgholizadeh-Rahimi, Rune Nyrup und Amanda Grenier. „Strategies to Mitigate Age-Related Bias in Machine Learning: Scoping Review“. JMIR Aging 7 (22.03.2024): e53564. http://dx.doi.org/10.2196/53564.
Der volle Inhalt der QuelleBlow, Christina Hastings, Lijun Qian, Camille Gibson, Pamela Obiomon und Xishuang Dong. „Comprehensive Validation on Reweighting Samples for Bias Mitigation via AIF360“. Applied Sciences 14, Nr. 9 (30.04.2024): 3826. http://dx.doi.org/10.3390/app14093826.
Der volle Inhalt der QuelleFeatherston, Rebecca Jean, Aron Shlonsky, Courtney Lewis, My-Linh Luong, Laura E. Downie, Adam P. Vogel, Catherine Granger, Bridget Hamilton und Karyn Galvin. „Interventions to Mitigate Bias in Social Work Decision-Making: A Systematic Review“. Research on Social Work Practice 29, Nr. 7 (23.12.2018): 741–52. http://dx.doi.org/10.1177/1049731518819160.
Der volle Inhalt der QuelleVega-Gonzalo, María, und Panayotis Christidis. „Fair Models for Impartial Policies: Controlling Algorithmic Bias in Transport Behavioural Modelling“. Sustainability 14, Nr. 14 (09.07.2022): 8416. http://dx.doi.org/10.3390/su14148416.
Der volle Inhalt der QuelleKurmi, Vinod K., Rishabh Sharma, Yash Vardhan Sharma und Vinay P. Namboodiri. „Gradient Based Activations for Accurate Bias-Free Learning“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, Nr. 7 (28.06.2022): 7255–62. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i7.20687.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Yunyi, Maria De-Arteaga und Maytal Saar-Tsechansky. „When More Data Lead Us Astray: Active Data Acquisition in the Presence of Label Bias“. Proceedings of the AAAI Conference on Human Computation and Crowdsourcing 10, Nr. 1 (14.10.2022): 133–46. http://dx.doi.org/10.1609/hcomp.v10i1.21994.
Der volle Inhalt der QuelleGill, Michael J., und Alexandra Pizzuto. „Unwilling to Un-Blame: Whites Who Dismiss Historical Causes of Societal Disparities Also Dismiss Personal Mitigating Information for Black Offenders“. Social Cognition 40, Nr. 1 (Februar 2022): 55–87. http://dx.doi.org/10.1521/soco.2022.40.1.55.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Xiangchong, Yin Li und Richard Massey. „Weak gravitational lensing shear measurement with FPFS: analytical mitigation of noise bias and selection bias“. Monthly Notices of the Royal Astronomical Society 511, Nr. 4 (09.02.2022): 4850–60. http://dx.doi.org/10.1093/mnras/stac342.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Hengrui, Wei (Wayne) Chen, James M. Rondinelli und Wei Chen. „ET-AL: Entropy-targeted active learning for bias mitigation in materials data“. Applied Physics Reviews 10, Nr. 2 (Juni 2023): 021403. http://dx.doi.org/10.1063/5.0138913.
Der volle Inhalt der QuelleGaffney, Sean, und Vineeta Rao. „Reducing Bias in Opioid Risk Mitigation: Piloting a Pharmacy-Led Mitigation Strategy in Oncology Palliative Care“. Journal of Pain and Symptom Management 67, Nr. 5 (Mai 2024): e695. http://dx.doi.org/10.1016/j.jpainsymman.2024.02.165.
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