Articles de revues sur le sujet « Bias mitigation »
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Erkmen, Cherie Parungo, Lauren Kane et David T. Cooke. « Bias Mitigation in Cardiothoracic Recruitment ». Annals of Thoracic Surgery 111, no 1 (janvier 2021) : 12–15. http://dx.doi.org/10.1016/j.athoracsur.2020.07.005.
Texte intégralVejsbjerg, Inge, Elizabeth M. Daly, Rahul Nair et Svetoslav Nizhnichenkov. « Interactive Human-Centric Bias Mitigation ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, no 21 (24 mars 2024) : 23838–40. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i21.30582.
Texte intégralDjebrouni, Yasmine, Nawel Benarba, Ousmane Touat, Pasquale De Rosa, Sara Bouchenak, Angela Bonifati, Pascal Felber, Vania Marangozova et Valerio Schiavoni. « Bias Mitigation in Federated Learning for Edge Computing ». Proceedings of the ACM on Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies 7, no 4 (19 décembre 2023) : 1–35. http://dx.doi.org/10.1145/3631455.
Texte intégralGallaher, Joshua P., Alexander J. Kamrud et Brett J. Borghetti. « Detection and Mitigation of Inefficient Visual Searching ». Proceedings of the Human Factors and Ergonomics Society Annual Meeting 64, no 1 (décembre 2020) : 47–51. http://dx.doi.org/10.1177/1071181320641015.
Texte intégralRahmawati, Fitriana, et Fitri Santi. « A Literature Review on the Influence of Availability Bias and Overconfidence Bias on Investor Decisions ». East Asian Journal of Multidisciplinary Research 2, no 12 (30 décembre 2023) : 4961–76. http://dx.doi.org/10.55927/eajmr.v2i12.6896.
Texte intégralSingh, Richa, Puspita Majumdar, Surbhi Mittal et Mayank Vatsa. « Anatomizing Bias in Facial Analysis ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, no 11 (28 juin 2022) : 12351–58. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i11.21500.
Texte intégralLee, 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, no 6 (20 août 2016) : 751–79. http://dx.doi.org/10.1177/1046878116662955.
Texte intégralPatil, Pranita, et Kevin Purcell. « Decorrelation-Based Deep Learning for Bias Mitigation ». Future Internet 14, no 4 (29 mars 2022) : 110. http://dx.doi.org/10.3390/fi14040110.
Texte intégralKim, Hyo-eun. « Fairness Criteria and Mitigation of AI Bias ». Korean Journal of Psychology : General 40, no 4 (25 décembre 2021) : 459–85. http://dx.doi.org/10.22257/kjp.2021.12.40.4.459.
Texte intégralPark, Souneil, Seungwoo Kang, Sangyoung Chung et Junehwa Song. « A Computational Framework for Media Bias Mitigation ». ACM Transactions on Interactive Intelligent Systems 2, no 2 (juin 2012) : 1–32. http://dx.doi.org/10.1145/2209310.2209311.
Texte intégralHopkins, 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.
Texte intégralHudson, P., W. J. W. Botzen, H. Kreibich, P. Bubeck et 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, no 7 (15 juillet 2014) : 1731–47. http://dx.doi.org/10.5194/nhess-14-1731-2014.
Texte intégralHudson, P., W. J. W. Botzen, H. Kreibich, P. Bubeck et 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, no 1 (22 janvier 2014) : 681–723. http://dx.doi.org/10.5194/nhessd-2-681-2014.
Texte intégralK. 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, no 9 (30 octobre 2023) : 776–81. http://dx.doi.org/10.17762/ijritcc.v11i9.8965.
Texte intégralClegg, 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.
Texte intégralCai, Zhenyu. « Quantum Error Mitigation using Symmetry Expansion ». Quantum 5 (21 septembre 2021) : 548. http://dx.doi.org/10.22331/q-2021-09-21-548.
Texte intégralSiddique, Sunzida, Mohd Ariful Haque, Roy George, Kishor Datta Gupta, Debashis Gupta et Md Jobair Hossain Faruk. « Survey on Machine Learning Biases and Mitigation Techniques ». Digital 4, no 1 (20 décembre 2023) : 1–68. http://dx.doi.org/10.3390/digital4010001.
Texte intégralMosteiro, Pablo, Jesse Kuiper, Judith Masthoff, Floortje Scheepers et Marco Spruit. « Bias Discovery in Machine Learning Models for Mental Health ». Information 13, no 5 (5 mai 2022) : 237. http://dx.doi.org/10.3390/info13050237.
Texte intégralDe Biasio, Francesco, et Stefano Zecchetto. « Tuning the Model Winds in Perspective of Operational Storm Surge Prediction in the Adriatic Sea ». Journal of Marine Science and Engineering 11, no 3 (3 mars 2023) : 544. http://dx.doi.org/10.3390/jmse11030544.
Texte intégralPrater, James, Konstantinos Kirytopoulos et Tony Ma. « Optimism bias within the project management context ». International Journal of Managing Projects in Business 10, no 2 (4 avril 2017) : 370–85. http://dx.doi.org/10.1108/ijmpb-07-2016-0063.
Texte intégralChu, Charlene, Simon Donato-Woodger, Shehroz Khan, Kathleen Leslie, Tianyu Shi, Rune Nyrup et Amanda Grenier. « STRATEGIES TO MITIGATE MACHINE LEARNING BIAS AFFECTING OLDER ADULTS : RESULTS FROM A SCOPING REVIEW ». Innovation in Aging 7, Supplement_1 (1 décembre 2023) : 717–18. http://dx.doi.org/10.1093/geroni/igad104.2325.
Texte intégralDunbar, 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, no 4 (octobre 2017) : 86–100. http://dx.doi.org/10.4018/ijgbl.2017100105.
Texte intégralGuan, Maime, et Joachim Vandekerckhove. « A Bayesian approach to mitigation of publication bias ». Psychonomic Bulletin & ; Review 23, no 1 (1 juillet 2015) : 74–86. http://dx.doi.org/10.3758/s13423-015-0868-6.
Texte intégralDavison, Robert M. « Editorial - Cultural Bias in Reviews and Mitigation Options ». Information Systems Journal 24, no 6 (5 août 2014) : 475–77. http://dx.doi.org/10.1111/isj.12046.
Texte intégralKorzhenevych, I. P., et O. V. Gots. « THE MITIGATION STEERING BIAS CURVES FOR INDUSTRIAL TRANSPORT ». Science and Transport Progress, no 16 (25 juin 2007) : 26–28. http://dx.doi.org/10.15802/stp2007/17607.
Texte intégralPenn, Jerrod M., Daniel R. Petrolia et J. Matthew Fannin. « Hypothetical bias mitigation in representative and convenience samples ». Applied Economic Perspectives and Policy 45, no 2 (18 mai 2023) : 721–43. http://dx.doi.org/10.1002/aepp.13374.
Texte intégralLi, Xuesong, Dajun Sun et Zhongyi Cao. « Mitigation method of acoustic doppler velocity measurement bias ». Ocean Engineering 306 (août 2024) : 118082. http://dx.doi.org/10.1016/j.oceaneng.2024.118082.
Texte intégralKempf, Arlo, et Preeti Nayak. « Practicing Professional Discomfort as Self-Location : White Teacher Experiences With Race Bias Mitigation ». Journal of the Canadian Association for Curriculum Studies 18, no 1 (27 juin 2020) : 51–52. http://dx.doi.org/10.25071/1916-4467.40584.
Texte intégralKohn, Rachel. « Eliminating Bias in Survival Estimation : Statistical Bias Mitigation Is the First Step Forward* ». Critical Care Medicine 52, no 3 (21 février 2024) : 506–9. http://dx.doi.org/10.1097/ccm.0000000000006110.
Texte intégralBulut, Solmaz, Mehdi Rostami, Shahla Shokatpour Lotfi, Naser Jafarzadeh, Sefa Bulut, Baidi Bukhori, Seyed Hadi Seyed Alitabar, Zohreh Zadhasn et Farzaneh Mardani. « The Impact of Counselor Bias in Assessment : A Comprehensive Review and Best Practices ». Journal of Assessment and Research in Applied Counseling 5, no 4 (2023) : 89–103. http://dx.doi.org/10.61838/kman.jarac.5.4.11.
Texte intégralNazer, 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, no 6 (22 juin 2023) : e0000278. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pdig.0000278.
Texte intégralSomasundaram, Ananthi, David Vállez García, Elisabeth Pfaehler, Joyce van Sluis, Rudi A. J. O. Dierckx, Elisabeth G. E. de Vries et Ronald Boellaard. « Mitigation of noise-induced bias of PET radiomic features ». PLOS ONE 17, no 8 (25 août 2022) : e0272643. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0272643.
Texte intégralBartley, Tanya, Rebecca O'Connor et Kenya Beard. « Should All Nurses Be Required to Complete Implicit Bias Training ? » AJN, American Journal of Nursing 123, no 11 (novembre 2023) : 20–21. http://dx.doi.org/10.1097/01.naj.0000995336.31551.4e.
Texte intégralSethi, Rahul, Vedang Ratan Vatsa et Parth Chhaparwal. « IDENTIFICATION AND MITIGATION OF ALGORITHMIC BIAS THROUGH POLICY INSTRUMENTS ». International Journal of Advanced Research 8, no 7 (31 juillet 2020) : 1515–22. http://dx.doi.org/10.21474/ijar01/11418.
Texte intégralAshokan, Ashwathy, et Christian Haas. « Fairness metrics and bias mitigation strategies for rating predictions ». Information Processing & ; Management 58, no 5 (septembre 2021) : 102646. http://dx.doi.org/10.1016/j.ipm.2021.102646.
Texte intégralFortunato, S., A. Flammini, F. Menczer et A. Vespignani. « Topical interests and the mitigation of search engine bias ». Proceedings of the National Academy of Sciences 103, no 34 (10 août 2006) : 12684–89. http://dx.doi.org/10.1073/pnas.0605525103.
Texte intégralRohbani, Nezam, Mojtaba Ebrahimi, Seyed-Ghassem Miremadi et Mehdi B. Tahoori. « Bias Temperature Instability Mitigation via Adaptive Cache Size Management ». IEEE Transactions on Very Large Scale Integration (VLSI) Systems 25, no 3 (mars 2017) : 1012–22. http://dx.doi.org/10.1109/tvlsi.2016.2606579.
Texte intégralLi, Roger Zhe. « Metric Optimization and Mainstream Bias Mitigation in Recommender Systems ». ACM SIGIR Forum 57, no 2 (décembre 2023) : 1–2. http://dx.doi.org/10.1145/3642979.3643010.
Texte intégralZhang, Chunxiao. « Exploration, detection, and mitigation : Unveiling gender bias in NLP ». Applied and Computational Engineering 52, no 1 (27 mars 2024) : 62–68. http://dx.doi.org/10.54254/2755-2721/52/20241234.
Texte intégralAlshareef, Norah, Xiaohong Yuan, Kaushik Roy et Mustafa Atay. « A Study of Gender Bias in Face Presentation Attack and Its Mitigation ». Future Internet 13, no 9 (14 septembre 2021) : 234. http://dx.doi.org/10.3390/fi13090234.
Texte intégralChu, Charlene, Simon Donato-Woodger, Shehroz S. Khan, Tianyu Shi, Kathleen Leslie, Samira Abbasgholizadeh-Rahimi, Rune Nyrup et Amanda Grenier. « Strategies to Mitigate Age-Related Bias in Machine Learning : Scoping Review ». JMIR Aging 7 (22 mars 2024) : e53564. http://dx.doi.org/10.2196/53564.
Texte intégralBlow, Christina Hastings, Lijun Qian, Camille Gibson, Pamela Obiomon et Xishuang Dong. « Comprehensive Validation on Reweighting Samples for Bias Mitigation via AIF360 ». Applied Sciences 14, no 9 (30 avril 2024) : 3826. http://dx.doi.org/10.3390/app14093826.
Texte intégralFeatherston, Rebecca Jean, Aron Shlonsky, Courtney Lewis, My-Linh Luong, Laura E. Downie, Adam P. Vogel, Catherine Granger, Bridget Hamilton et Karyn Galvin. « Interventions to Mitigate Bias in Social Work Decision-Making : A Systematic Review ». Research on Social Work Practice 29, no 7 (23 décembre 2018) : 741–52. http://dx.doi.org/10.1177/1049731518819160.
Texte intégralVega-Gonzalo, María, et Panayotis Christidis. « Fair Models for Impartial Policies : Controlling Algorithmic Bias in Transport Behavioural Modelling ». Sustainability 14, no 14 (9 juillet 2022) : 8416. http://dx.doi.org/10.3390/su14148416.
Texte intégralKurmi, Vinod K., Rishabh Sharma, Yash Vardhan Sharma et Vinay P. Namboodiri. « Gradient Based Activations for Accurate Bias-Free Learning ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, no 7 (28 juin 2022) : 7255–62. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i7.20687.
Texte intégralLi, Yunyi, Maria De-Arteaga et 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, no 1 (14 octobre 2022) : 133–46. http://dx.doi.org/10.1609/hcomp.v10i1.21994.
Texte intégralGill, Michael J., et 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, no 1 (février 2022) : 55–87. http://dx.doi.org/10.1521/soco.2022.40.1.55.
Texte intégralLi, Xiangchong, Yin Li et 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, no 4 (9 février 2022) : 4850–60. http://dx.doi.org/10.1093/mnras/stac342.
Texte intégralZhang, Hengrui, Wei (Wayne) Chen, James M. Rondinelli et Wei Chen. « ET-AL : Entropy-targeted active learning for bias mitigation in materials data ». Applied Physics Reviews 10, no 2 (juin 2023) : 021403. http://dx.doi.org/10.1063/5.0138913.
Texte intégralGaffney, Sean, et 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, no 5 (mai 2024) : e695. http://dx.doi.org/10.1016/j.jpainsymman.2024.02.165.
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