Zeitschriftenartikel zum Thema „Unfairness mitigation“
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Balayn, Agathe, Christoph Lofi und Geert-Jan Houben. „Managing bias and unfairness in data for decision support: a survey of machine learning and data engineering approaches to identify and mitigate bias and unfairness within data management and analytics systems“. VLDB Journal 30, Nr. 5 (05.05.2021): 739–68. http://dx.doi.org/10.1007/s00778-021-00671-8.
Der volle Inhalt der QuellePagano, Tiago P., Rafael B. Loureiro, Fernanda V. N. Lisboa, Rodrigo M. Peixoto, Guilherme A. S. Guimarães, Gustavo O. R. Cruz, Maira M. Araujo et al. „Bias and Unfairness in Machine Learning Models: A Systematic Review on Datasets, Tools, Fairness Metrics, and Identification and Mitigation Methods“. Big Data and Cognitive Computing 7, Nr. 1 (13.01.2023): 15. http://dx.doi.org/10.3390/bdcc7010015.
Der volle Inhalt der QuelleAbdullah, Nurhidayah, und Zuhairah Ariff Abd Ghadas. „THE APPLICATION OF GOOD FAITH IN CONTRACTS DURING A FORCE MAJEURE EVENT AND BEYOND WITH SPECIAL REFERENCE TO THE COVID-19 ACT 2020“. UUM Journal of Legal Studies 14, Nr. 1 (18.01.2023): 141–60. http://dx.doi.org/10.32890/uumjls2023.14.1.6.
Der volle Inhalt der QuelleMenziwa, Yolanda, Eunice Lebogang Sesale und Solly Matshonisa Seeletse. „Challenges in research data collection and mitigation interventions“. International Journal of Research in Business and Social Science (2147- 4478) 13, Nr. 2 (03.04.2024): 336–44. http://dx.doi.org/10.20525/ijrbs.v13i2.3187.
Der volle Inhalt der QuelleRana, Saadia Afzal, Zati Hakim Azizul und Ali Afzal Awan. „A step toward building a unified framework for managing AI bias“. PeerJ Computer Science 9 (26.10.2023): e1630. http://dx.doi.org/10.7717/peerj-cs.1630.
Der volle Inhalt der QuelleLatif, Aadil, Wolfgang Gawlik und Peter Palensky. „Quantification and Mitigation of Unfairness in Active Power Curtailment of Rooftop Photovoltaic Systems Using Sensitivity Based Coordinated Control“. Energies 9, Nr. 6 (04.06.2016): 436. http://dx.doi.org/10.3390/en9060436.
Der volle Inhalt der QuelleYang, Zhenhuan, Yan Lok Ko, Kush R. Varshney und Yiming Ying. „Minimax AUC Fairness: Efficient Algorithm with Provable Convergence“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, Nr. 10 (26.06.2023): 11909–17. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i10.26405.
Der volle Inhalt der QuelleKhanam, Taslima. „Rule of law approach to alleviation of poverty: An analysis on human rights dimension of governance“. IIUC Studies 15 (21.09.2020): 23–32. http://dx.doi.org/10.3329/iiucs.v15i0.49342.
Der volle Inhalt der QuelleQi, Jin. „Mitigating Delays and Unfairness in Appointment Systems“. Management Science 63, Nr. 2 (Februar 2017): 566–83. http://dx.doi.org/10.1287/mnsc.2015.2353.
Der volle Inhalt der QuelleLehrieder, Frank, Simon Oechsner, Tobias Hoßfeld, Dirk Staehle, Zoran Despotovic, Wolfgang Kellerer und Maximilian Michel. „Mitigating unfairness in locality-aware peer-to-peer networks“. International Journal of Network Management 21, Nr. 1 (Januar 2011): 3–20. http://dx.doi.org/10.1002/nem.772.
Der volle Inhalt der QuelleMao, Runze, Wenqi Fan und Qing Li. „GCARe: Mitigating Subgroup Unfairness in Graph Condensation through Adversarial Regularization“. Applied Sciences 13, Nr. 16 (11.08.2023): 9166. http://dx.doi.org/10.3390/app13169166.
Der volle Inhalt der QuelleMahmud, Md Sultan, und Md Forkan Uddin. „Mitigating unfairness problem in WLANs caused by asymmetric co-channel interference“. International Journal of Mobile Communications 16, Nr. 3 (2018): 307. http://dx.doi.org/10.1504/ijmc.2018.091385.
Der volle Inhalt der QuelleMahmud, Md Sultan, und Md Forkean Uddin. „Mitigating unfairness problem in WLANs caused by asymmetric co-channel interference“. International Journal of Mobile Communications 16, Nr. 1 (2018): 1. http://dx.doi.org/10.1504/ijmc.2018.10004556.
Der volle Inhalt der QuelleBejerano, Yigal, Seung-Jae Han und Mark Smith. „A novel frequency planning algorithm for mitigating unfairness in wireless LANs“. Computer Networks 54, Nr. 15 (Oktober 2010): 2575–90. http://dx.doi.org/10.1016/j.comnet.2010.04.009.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Wei, Ben Leong und Wei Tsang Ooi. „Mitigating Unfairness Due to Physical Layer Capture in Practical 802.11 Mesh Networks“. IEEE Transactions on Mobile Computing 14, Nr. 1 (01.01.2015): 99–112. http://dx.doi.org/10.1109/tmc.2014.2315796.
Der volle Inhalt der QuelleWu, Yinghui, Hai Yang, Shuo Zhao und Pan Shang. „Mitigating unfairness in urban rail transit operation: A mixed-integer linear programming approach“. Transportation Research Part B: Methodological 149 (Juli 2021): 418–42. http://dx.doi.org/10.1016/j.trb.2021.04.014.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Wenbin, Tina Hernandez-Boussard und Jeremy Weiss. „Censored Fairness through Awareness“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, Nr. 12 (26.06.2023): 14611–19. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i12.26708.
Der volle Inhalt der QuellePade, Robin, und Sven Feurer. „The mitigating role of nostalgia for consumer price unfairness perceptions in response to disadvantageous personalized pricing“. Journal of Business Research 145 (Juni 2022): 277–87. http://dx.doi.org/10.1016/j.jbusres.2022.02.057.
Der volle Inhalt der QuelleSafdari, Fash, und Anatoliy Gorbenko. „Theoretical and experimental study of performance anomaly in multi-rate IEEE802.11ac wireless networks“. Radioelectronic and Computer Systems, Nr. 4 (29.11.2022): 85–97. http://dx.doi.org/10.32620/reks.2022.4.06.
Der volle Inhalt der QuelleDelobelle, Pieter, Paul Temple, Gilles Perrouin, Benoit Frénay, Patrick Heymans und Bettina Berendt. „Ethical Adversaries“. ACM SIGKDD Explorations Newsletter 23, Nr. 1 (26.05.2021): 32–41. http://dx.doi.org/10.1145/3468507.3468513.
Der volle Inhalt der QuelleMansoury, Masoud. „"Understanding and mitigating multi-sided exposure bias in recommender systems" by Masoud Mansoury with Aparna S. Varde as coordinator“. ACM SIGWEB Newsletter, Autumn (September 2022): 1–4. http://dx.doi.org/10.1145/3566100.3566103.
Der volle Inhalt der QuelleBargh, Mortaza S., und Sunil Choenni. „Towards an Integrated Approach for Preserving Data Utility, Privacy and Fairness“. 2018 International Conference on Multidisciplinary Research 2022 (30.12.2022): 290–360. http://dx.doi.org/10.26803/myres.2022.24.
Der volle Inhalt der QuelleAgrawal, Nimesh, Anuj Kumar Sirohi, Sandeep Kumar und Jayadeva. „No Prejudice! Fair Federated Graph Neural Networks for Personalized Recommendation“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, Nr. 10 (24.03.2024): 10775–83. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i10.28950.
Der volle Inhalt der QuelleNgcobo, Senzo, und Colin D. Reddy. „Exploring the Link between Organisational Performance Pressures and the Factors that Compromise Ethical Leadership“. Athens Journal of Business & Economics 10, Nr. 2 (29.03.2024): 139–58. http://dx.doi.org/10.30958/ajbe.10-2-4.
Der volle Inhalt der QuelleUdoh, I. J., und O. I. Alabi. „An Assessment of Counter-Terrorism Options: A State Dependent Terror Queuing Model Perspective“. International Journal of Research and Innovation in Applied Science IX, Nr. II (2024): 74–103. http://dx.doi.org/10.51584/ijrias.2024.90209.
Der volle Inhalt der QuelleVillarreal, Dan. „Sociolinguistic auto-coding has fairness problems too: measuring and mitigating bias“. Linguistics Vanguard, 12.03.2024. http://dx.doi.org/10.1515/lingvan-2022-0114.
Der volle Inhalt der QuelleBrown, Alexander, Nenad Tomasev, Jan Freyberg, Yuan Liu, Alan Karthikesalingam und Jessica Schrouff. „Detecting shortcut learning for fair medical AI using shortcut testing“. Nature Communications 14, Nr. 1 (18.07.2023). http://dx.doi.org/10.1038/s41467-023-39902-7.
Der volle Inhalt der QuelleDeho, Oscar Blessed, Chen Zhan, Jiuyong Li, Jixue Liu, Lin Liu und Thuc Duy Le. „How do the existing fairness metrics and unfairness mitigation algorithms contribute to ethical learning analytics?“ British Journal of Educational Technology, 12.04.2022. http://dx.doi.org/10.1111/bjet.13217.
Der volle Inhalt der QuelleWan, Mingyang, Daochen Zha, Ninghao Liu und Na Zou. „In-Processing Modeling Techniques for Machine Learning Fairness: A Survey“. ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data, 30.07.2022. http://dx.doi.org/10.1145/3551390.
Der volle Inhalt der QuelleTsai, Thomas C., Sercan Arik, Benjamin H. Jacobson, Jinsung Yoon, Nate Yoder, Dario Sava, Margaret Mitchell, Garth Graham und Tomas Pfister. „Algorithmic fairness in pandemic forecasting: lessons from COVID-19“. npj Digital Medicine 5, Nr. 1 (10.05.2022). http://dx.doi.org/10.1038/s41746-022-00602-z.
Der volle Inhalt der QuelleXie, Shanghong, Akihisa Kaneko und Yasuhiro Hayashi. „A Decentralized Voltage Regulation Scheme Using Improved Volt‐Var Function of PV Smart Inverter“. IEEJ Transactions on Electrical and Electronic Engineering, 11.04.2024. http://dx.doi.org/10.1002/tee.24080.
Der volle Inhalt der QuelleDigumarthi, Varun, Tapan Amin, Samuel Kanu, Joshua Mathew, Bryan Edwards, Lisa A. Peterson, Matthew E. Lundy und Karen E. Hegarty. „Preoperative prediction model for risk of readmission after total joint replacement surgery: a random forest approach leveraging NLP and unfairness mitigation for improved patient care and cost-effectiveness“. Journal of Orthopaedic Surgery and Research 19, Nr. 1 (10.05.2024). http://dx.doi.org/10.1186/s13018-024-04774-0.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Qingquan, Jialin Liu, Zeqi Zhang, Junyi Wen, Bifei Mao und Xin Yao. „Mitigating Unfairness via Evolutionary Multi-objective Ensemble Learning“. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 2022, 1. http://dx.doi.org/10.1109/tevc.2022.3209544.
Der volle Inhalt der QuelleColakovic, Ivona, und Sašo Karakatič. „Adaptive Boosting Method for Mitigating Ethnicity and Age Group Unfairness“. SN Computer Science 5, Nr. 1 (15.11.2023). http://dx.doi.org/10.1007/s42979-023-02342-7.
Der volle Inhalt der QuelleBarnes, Malerie Beth, und Michele S. Moses. „Racial Misdirection: How Anti-affirmative Action Crusaders use Distraction and Spectacle to Promote Incomplete Conceptions of Merit and Perpetuate Racial Inequality“. Educational Policy, 29.12.2020, 089590482098446. http://dx.doi.org/10.1177/0895904820984465.
Der volle Inhalt der QuelleShin, Hyunju, und Riza Casidy. „Use it or lose it: point expiration and status demotion“. Journal of Services Marketing ahead-of-print, ahead-of-print (06.04.2021). http://dx.doi.org/10.1108/jsm-01-2020-0015.
Der volle Inhalt der QuelleBiewer, Sebastian, Kevin Baum, Sarah Sterz, Holger Hermanns, Sven Hetmank, Markus Langer, Anne Lauber-Rönsberg und Franz Lehr. „Software doping analysis for human oversight“. Formal Methods in System Design, 04.04.2024. http://dx.doi.org/10.1007/s10703-024-00445-2.
Der volle Inhalt der QuelleKelly, Christopher J., Alan Karthikesalingam, Mustafa Suleyman, Greg Corrado und Dominic King. „Key challenges for delivering clinical impact with artificial intelligence“. BMC Medicine 17, Nr. 1 (29.10.2019). http://dx.doi.org/10.1186/s12916-019-1426-2.
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