Articles de revues sur le sujet « Unfairness mitigation »
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Balayn, Agathe, Christoph Lofi et 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, no 5 (5 mai 2021) : 739–68. http://dx.doi.org/10.1007/s00778-021-00671-8.
Texte intégralPagano, 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, no 1 (13 janvier 2023) : 15. http://dx.doi.org/10.3390/bdcc7010015.
Texte intégralAbdullah, Nurhidayah, et 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, no 1 (18 janvier 2023) : 141–60. http://dx.doi.org/10.32890/uumjls2023.14.1.6.
Texte intégralMenziwa, Yolanda, Eunice Lebogang Sesale et Solly Matshonisa Seeletse. « Challenges in research data collection and mitigation interventions ». International Journal of Research in Business and Social Science (2147- 4478) 13, no 2 (3 avril 2024) : 336–44. http://dx.doi.org/10.20525/ijrbs.v13i2.3187.
Texte intégralRana, Saadia Afzal, Zati Hakim Azizul et Ali Afzal Awan. « A step toward building a unified framework for managing AI bias ». PeerJ Computer Science 9 (26 octobre 2023) : e1630. http://dx.doi.org/10.7717/peerj-cs.1630.
Texte intégralLatif, Aadil, Wolfgang Gawlik et Peter Palensky. « Quantification and Mitigation of Unfairness in Active Power Curtailment of Rooftop Photovoltaic Systems Using Sensitivity Based Coordinated Control ». Energies 9, no 6 (4 juin 2016) : 436. http://dx.doi.org/10.3390/en9060436.
Texte intégralYang, Zhenhuan, Yan Lok Ko, Kush R. Varshney et Yiming Ying. « Minimax AUC Fairness : Efficient Algorithm with Provable Convergence ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, no 10 (26 juin 2023) : 11909–17. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i10.26405.
Texte intégralKhanam, Taslima. « Rule of law approach to alleviation of poverty : An analysis on human rights dimension of governance ». IIUC Studies 15 (21 septembre 2020) : 23–32. http://dx.doi.org/10.3329/iiucs.v15i0.49342.
Texte intégralQi, Jin. « Mitigating Delays and Unfairness in Appointment Systems ». Management Science 63, no 2 (février 2017) : 566–83. http://dx.doi.org/10.1287/mnsc.2015.2353.
Texte intégralLehrieder, Frank, Simon Oechsner, Tobias Hoßfeld, Dirk Staehle, Zoran Despotovic, Wolfgang Kellerer et Maximilian Michel. « Mitigating unfairness in locality-aware peer-to-peer networks ». International Journal of Network Management 21, no 1 (janvier 2011) : 3–20. http://dx.doi.org/10.1002/nem.772.
Texte intégralMao, Runze, Wenqi Fan et Qing Li. « GCARe : Mitigating Subgroup Unfairness in Graph Condensation through Adversarial Regularization ». Applied Sciences 13, no 16 (11 août 2023) : 9166. http://dx.doi.org/10.3390/app13169166.
Texte intégralMahmud, Md Sultan, et Md Forkan Uddin. « Mitigating unfairness problem in WLANs caused by asymmetric co-channel interference ». International Journal of Mobile Communications 16, no 3 (2018) : 307. http://dx.doi.org/10.1504/ijmc.2018.091385.
Texte intégralMahmud, Md Sultan, et Md Forkean Uddin. « Mitigating unfairness problem in WLANs caused by asymmetric co-channel interference ». International Journal of Mobile Communications 16, no 1 (2018) : 1. http://dx.doi.org/10.1504/ijmc.2018.10004556.
Texte intégralBejerano, Yigal, Seung-Jae Han et Mark Smith. « A novel frequency planning algorithm for mitigating unfairness in wireless LANs ». Computer Networks 54, no 15 (octobre 2010) : 2575–90. http://dx.doi.org/10.1016/j.comnet.2010.04.009.
Texte intégralWang, Wei, Ben Leong et Wei Tsang Ooi. « Mitigating Unfairness Due to Physical Layer Capture in Practical 802.11 Mesh Networks ». IEEE Transactions on Mobile Computing 14, no 1 (1 janvier 2015) : 99–112. http://dx.doi.org/10.1109/tmc.2014.2315796.
Texte intégralWu, Yinghui, Hai Yang, Shuo Zhao et Pan Shang. « Mitigating unfairness in urban rail transit operation : A mixed-integer linear programming approach ». Transportation Research Part B : Methodological 149 (juillet 2021) : 418–42. http://dx.doi.org/10.1016/j.trb.2021.04.014.
Texte intégralZhang, Wenbin, Tina Hernandez-Boussard et Jeremy Weiss. « Censored Fairness through Awareness ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, no 12 (26 juin 2023) : 14611–19. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i12.26708.
Texte intégralPade, Robin, et Sven Feurer. « The mitigating role of nostalgia for consumer price unfairness perceptions in response to disadvantageous personalized pricing ». Journal of Business Research 145 (juin 2022) : 277–87. http://dx.doi.org/10.1016/j.jbusres.2022.02.057.
Texte intégralSafdari, Fash, et Anatoliy Gorbenko. « Theoretical and experimental study of performance anomaly in multi-rate IEEE802.11ac wireless networks ». Radioelectronic and Computer Systems, no 4 (29 novembre 2022) : 85–97. http://dx.doi.org/10.32620/reks.2022.4.06.
Texte intégralDelobelle, Pieter, Paul Temple, Gilles Perrouin, Benoit Frénay, Patrick Heymans et Bettina Berendt. « Ethical Adversaries ». ACM SIGKDD Explorations Newsletter 23, no 1 (26 mai 2021) : 32–41. http://dx.doi.org/10.1145/3468507.3468513.
Texte intégralMansoury, Masoud. « "Understanding and mitigating multi-sided exposure bias in recommender systems" by Masoud Mansoury with Aparna S. Varde as coordinator ». ACM SIGWEB Newsletter, Autumn (septembre 2022) : 1–4. http://dx.doi.org/10.1145/3566100.3566103.
Texte intégralBargh, Mortaza S., et Sunil Choenni. « Towards an Integrated Approach for Preserving Data Utility, Privacy and Fairness ». 2018 International Conference on Multidisciplinary Research 2022 (30 décembre 2022) : 290–360. http://dx.doi.org/10.26803/myres.2022.24.
Texte intégralAgrawal, Nimesh, Anuj Kumar Sirohi, Sandeep Kumar et Jayadeva. « No Prejudice ! Fair Federated Graph Neural Networks for Personalized Recommendation ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, no 10 (24 mars 2024) : 10775–83. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i10.28950.
Texte intégralNgcobo, Senzo, et Colin D. Reddy. « Exploring the Link between Organisational Performance Pressures and the Factors that Compromise Ethical Leadership ». Athens Journal of Business & ; Economics 10, no 2 (29 mars 2024) : 139–58. http://dx.doi.org/10.30958/ajbe.10-2-4.
Texte intégralUdoh, I. J., et 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, no II (2024) : 74–103. http://dx.doi.org/10.51584/ijrias.2024.90209.
Texte intégralVillarreal, Dan. « Sociolinguistic auto-coding has fairness problems too : measuring and mitigating bias ». Linguistics Vanguard, 12 mars 2024. http://dx.doi.org/10.1515/lingvan-2022-0114.
Texte intégralBrown, Alexander, Nenad Tomasev, Jan Freyberg, Yuan Liu, Alan Karthikesalingam et Jessica Schrouff. « Detecting shortcut learning for fair medical AI using shortcut testing ». Nature Communications 14, no 1 (18 juillet 2023). http://dx.doi.org/10.1038/s41467-023-39902-7.
Texte intégralDeho, Oscar Blessed, Chen Zhan, Jiuyong Li, Jixue Liu, Lin Liu et Thuc Duy Le. « How do the existing fairness metrics and unfairness mitigation algorithms contribute to ethical learning analytics ? » British Journal of Educational Technology, 12 avril 2022. http://dx.doi.org/10.1111/bjet.13217.
Texte intégralWan, Mingyang, Daochen Zha, Ninghao Liu et Na Zou. « In-Processing Modeling Techniques for Machine Learning Fairness : A Survey ». ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data, 30 juillet 2022. http://dx.doi.org/10.1145/3551390.
Texte intégralTsai, Thomas C., Sercan Arik, Benjamin H. Jacobson, Jinsung Yoon, Nate Yoder, Dario Sava, Margaret Mitchell, Garth Graham et Tomas Pfister. « Algorithmic fairness in pandemic forecasting : lessons from COVID-19 ». npj Digital Medicine 5, no 1 (10 mai 2022). http://dx.doi.org/10.1038/s41746-022-00602-z.
Texte intégralXie, Shanghong, Akihisa Kaneko et Yasuhiro Hayashi. « A Decentralized Voltage Regulation Scheme Using Improved Volt‐Var Function of PV Smart Inverter ». IEEJ Transactions on Electrical and Electronic Engineering, 11 avril 2024. http://dx.doi.org/10.1002/tee.24080.
Texte intégralDigumarthi, Varun, Tapan Amin, Samuel Kanu, Joshua Mathew, Bryan Edwards, Lisa A. Peterson, Matthew E. Lundy et 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, no 1 (10 mai 2024). http://dx.doi.org/10.1186/s13018-024-04774-0.
Texte intégralZhang, Qingquan, Jialin Liu, Zeqi Zhang, Junyi Wen, Bifei Mao et 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.
Texte intégralColakovic, Ivona, et Sašo Karakatič. « Adaptive Boosting Method for Mitigating Ethnicity and Age Group Unfairness ». SN Computer Science 5, no 1 (15 novembre 2023). http://dx.doi.org/10.1007/s42979-023-02342-7.
Texte intégralBarnes, Malerie Beth, et 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 décembre 2020, 089590482098446. http://dx.doi.org/10.1177/0895904820984465.
Texte intégralShin, Hyunju, et Riza Casidy. « Use it or lose it : point expiration and status demotion ». Journal of Services Marketing ahead-of-print, ahead-of-print (6 avril 2021). http://dx.doi.org/10.1108/jsm-01-2020-0015.
Texte intégralBiewer, Sebastian, Kevin Baum, Sarah Sterz, Holger Hermanns, Sven Hetmank, Markus Langer, Anne Lauber-Rönsberg et Franz Lehr. « Software doping analysis for human oversight ». Formal Methods in System Design, 4 avril 2024. http://dx.doi.org/10.1007/s10703-024-00445-2.
Texte intégralKelly, Christopher J., Alan Karthikesalingam, Mustafa Suleyman, Greg Corrado et Dominic King. « Key challenges for delivering clinical impact with artificial intelligence ». BMC Medicine 17, no 1 (29 octobre 2019). http://dx.doi.org/10.1186/s12916-019-1426-2.
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