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学者为科学与技术研究中的交叉分析提供了理由
在自然文章中，斯坦福历史学家隆达·希宾格（Londa Schiebinger）和合着者认为，分析相交不平等的人可以使研究更加准确。
来源:斯坦福新闻没有交叉分析，即使是科学和技术方面最有希望的进步也可能会错过这一点。
Londa Schiebinger在技术界通过面部识别技术的偏见强调了这个问题，该问题被数百万使用来解锁其计算机或电话。最初，该技术在识别白人面孔的情况下几乎没有问题，错误率为0.08％。对于皮肤较暗的女性和人体，它的错误率较高，但尤其是错误率最高的错误率（34.7％）在试图识别黑人妇女的面孔时发生。
从那时起，研究人员使用交叉分析确定了该问题后，该技术就开始改善，该研究人员试图了解性别，性别，种族，年龄，阶级和其他社会政治维度的复杂作用。
“有许多例子说明使用交叉方法如何导致更好的科学 - 更加精确和可重复性，”斯坦福大学人文与科学学院科学史教授Schiebinger说。
人文与科学学院交叉分析是在人文和社会科学中开发的。最近，Schiebinger和一组全球的跨学科合着者对自然进行了观点，并为在自然科学和技术研究中提供了这种分析的理由。
自然的观点 自然在这里，Schiebinger解释了她和她的合着者学到了什么，以及为什么进行研究或设计政策的任何人都应该关心。
此问答已被编辑为清晰和长度。
什么是基本术语的交叉性，为什么对科学很重要？
相交性您为什么要在交叉分析上写下这种性质的观点？
你为什么要写这件 交叉分析的观点？ jama 柳叶刀如果研究人员忽略交叉性，该含义是什么？