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大学生体育锻炼与社会公平感之间的关系：感知到的社会支持和生活满意度的链条介导的作用
结果：（1）在体育锻炼和社会公平感之间发现正相关（r = 0.151，p <0.01）。还观察到了体育锻炼对社会公平感的显着直接影响（β= 0.151，t = 3.971，p <0.01）。（2）体育锻炼是感知社会支持的积极预测指标（β= 0.113，t = 4.062，p <0.01），进而对生命满意度产生了积极影响（β= 0.333，t = 18.047，p <0.01）和社交意义（β= 0.485，t = 0.485，t = 6.9331，p <0.485，p <0.011，p <0.01，p <0.01，p <0.01。此外，生活满意度对社会公平感有积极影响（β= 0.431，t = 3.247，p <0.01）。（3）感知到的社会支持和生活满意度都通过两种途径显着介导了体育锻炼和社会公平感之间的关系：体育锻炼→感知的社会支持→社会公平意识（调解效果：0.055）；和体育锻炼→感知的社会支持→生活满意度→社会公平感（调解效果：0.016）。
减轻偏见和促进公平的策略
摘要：人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 正在通过增强个性化学习和学术支持来改变高等教育，但它们也带来了重大的道德挑战，特别是在固有偏见方面。这篇评论批判性地审视了人工智能在高等教育中的整合，强调了其创新教育范式的潜力和解决道德影响以避免延续现有不平等的必要性。研究人员采用了一种方法论，以案例研究和文献为主要数据收集方法，重点研究通过技术解决方案、多样化数据集和严格遵守道德准则来减轻偏见的策略。他们的研究结果表明，在高等教育中建立道德的人工智能环境势在必行，需要政策监管、治理和教育方面的全面努力。该研究强调了跨学科合作在解决人工智能偏见复杂性方面的重要性，强调了政策、监管、治理和教育在创建道德人工智能框架方面发挥的关键作用。最后，该论文提倡持续保持警惕并采取积极主动的策略，以确保人工智能对教育环境做出积极贡献，并强调需要建立强有力的框架，将道德考虑融入人工智能系统的整个生命周期，以确保其负责任和公平地使用。
杂货代码行动网络（GCAN）的供应链公平性的联合简报
建议：介绍GSCOP+以包括大量年营业额的所有上游和中游链企业，以确保全面的承保范围和公平性。在GCA内建立副裁决，其GSCOP+代码是为供应链中的商业企业关系而设计的，最终最终提供了14个最大的零售商。这可以使用政府已经根据《 GCA法案》（2013年）拥有的权力来完成，这是一种类似于欧盟不公平交易实践指令的方法，以制定相对于较弱的业务，需要更强大的业务。应扩大和加强GCA的汇款，以包括超过500,000英镑的营业额，其中GCA的黄金规则合法地纳入了GCA。，它还应该采用更基于威慑的，而不是遵守（“协作”）方向性的方法来实现执法，以减少无与伦比的强迫性。这可能涉及更多使用其现有的罚款和调查权。
政策建议和关于偏见和公平性的最佳实践
摘要，解决了AI模型中偏见和公平性的文献正在快速增长，这使得新颖的研究人员和从业人员很难拥有该领域的鸟眼视图。特别是，已经提出了许多政策计划，标准和最佳实践，以设定原理，程序和知识库，以指导和操作偏见和公平的管理。本文的第一个目的是简洁地调查公平AI方法和资源的最新作品，以及AI中偏见的主要政策，目的是为研究人员和从业者提供这样的鸟眼指导。本文的第二个目标是通过利用Nobias研究项目的结果来为政策建议和最佳实践做出贡献。我们介绍并讨论了一些围绕Nobias体系结构组织的相关主题，该主题由法律层组成，专注于欧盟的背景，以及一个偏见管理层，专注于理解，缓解和计算偏见。
关于预测模型和决策者：为什么公平需要不仅需要公平的预测模型
摘要基于预测的决策领域的隐含歧义涉及词典和决策概念之间的关系。该领域的许多文献都倾向于模糊两个概念之间的界限，并且通常只是指“公平的预测”。在本文中，我们指出，在尝试实施算法公平性时，这些概念的差异化是有帮助的。即使公平属性与使用的预测模型的特征有关，更恰当地称为“公平”或“不公平”的是决策系统，而不是预测模型。这是因为公平是关于由决定而不是由预测所产生的对人类生命的后果。在本文中，我们阐明了预测和决策概念之间的区别，并显示了这两个要素影响基于预测决策系统的最终公平属性的不同方式。以及从概念和实际角度讨论这种关系，我们提出了一个框架，以更好地理解和推理在基于预测的决策中建立公平性的概念逻辑。在我们的框架中，我们指定了不同的角色，即“预测模型”和“决策者”，以及每个人都为能够实现系统公平性所需的信息。我们的框架允许对角色的不同责任提出不同的责任，并讨论与道德和法律要求有关的一些见解。我们的贡献是双重的。首先，我们提供了一种新的观点，将重点从算法公平的抽象概念转移到了算法决策的具体背景依赖性的性质，在那里存在不同的参与者，可以实现不同的目标，并且可以独立行动。此外，我们还提供了一个概念框架，可以帮助在公平问题，确定职责并在现实世界中实施公平治理机制，以结构基于预测的决策问题。
评估信用评分模型的公平性
本文献综述对信用评分模型的公平性评估有关保留不足人群的抵押贷款可及性的公平性。审查审查了各种学术文章，报告和实证研究，这些研究涵盖了各种学科，包括金融，经济学，社会学和公共政策。它研究了现有研究的方法，发现和局限性，以阐明信用评分公平性的多方面维度及其对抵押贷款可及性的影响。首先，审查概述了信用评分公平性的概念框架，强调了平等，透明度和问责制在信用评估过程中的重要性。它探讨了信用评分模型的演变及其对抵押贷款实践的影响，尤其是对于历史上边缘化的社区，例如少数群体，低收入家庭和信用历史有限的个人。其次，审查分析了评估信用评分模型公平性时采用的方法。它标识了用于评估人口统计群体中抵押贷款批准率，利率和贷款条款差异的关键指标和统计技术。第三，审查综合了关于保留不足人群抵押可及性差异的程度和持久性的经验证据。它突出了系统性障碍，包括歧视性贷款实践，嵌入信用评分模型中的偏红线和制度化的偏见。第四，审查讨论了信用评分公平性对金融包容性，社会公平和经济流动性的影响。它强调了对创新政策干预，行业最佳实践和消费者教育计划的需求，以解决抵押贷款贷款中的系统性不平等，并促进包容性的房屋拥有机会，以使保留不足的不足之处，最后，本文献综述提供了对信用评分模型的公平概述，这些概述是在保留不足的人口范围内的抵押贷款范围内的信用评分模型。通过综合经验证据，理论框架和政策影响，它有助于更深入地了解所有人促进公平获得房屋所有权和财务安全的挑战和机遇。
通过AI分级会让我感觉更公平吗？不同的评估者如何影响大学生对公平的看法
在教育中，教育评估的公平性一直在广泛关注。在高等教育领域，各种教育评估指导了大学，大学和学生像警棍一样的发展方向。因此，评估的公平性将与学生培训的质量有关。此外，随着大数据和人工智能技术的快速和迭代发展，教育的数字化转型已成为未来的方向。联合国变革教育峰会联合国（2022）指出，全球教育面临严重的挑战，因此迫切需要教育转型，并且必须充分利用数字教学和学习的力量。此外，中华人民共和国教育部（2023）强烈呼吁国际社会也促进教育的数字化转型。
合成数据集生成，以进行更公平的不公平研究
最近的研究已迈向公平的机器学习。但是，通常检查相对较少的数据集以评估这些公平意识的算法，甚至更少的教育领域，这可能会导致对特定类型的公平问题的关注狭窄。在本文中，我们描述了一种新型的数据集修改方法，该方法利用遗传算法将许多类型的不公平性诱导到数据集中。此外，我们的方法可以从头开始生成不公平的基准数据集（从而避免在可能利用边缘化的人口的情况下收集数据），或修改用作参考点的现有数据集。我们的方法可以平均在数据集和不公平定义的情况下将不公平性增加156.3％，同时保留在原始数据集中训练的模型（平均更改为0.3％）的AUC分数。我们研究了我们在具有不同特征的跨数据集中方法的概括，并评估了三种常见的不公平缓解算法。结果表明，我们的方法可以生成具有不同类型的不公平，大小数据集，不同类型的功能的数据集，并且会影响使用不同分类器训练的模型。使用此方法生成的数据集可用于基准测试和测试，以进行对算法不公平的测量和缓解的未来研究。
心血管疾病风险预测的算法公平
摘要预后风险预测模型的主要目的是确定有疾病风险的人，以实现早期干预。当前的预后心血管风险预测模型，例如系统的冠状动脉风险评估（Score2）和Score2老人（Score2-OP）模型，这些模型代表了评估临床上使用的金标准，用于评估患者对欧盟重大心血管事件（EU）的风险，通常忽略了社会经济确定性和资源的认可和资源，这些都忽略了社会经济确定性和资源的范围。本文的中心建议是在风险预测模型中明确包含心血管疾病的个体社会经济决定因素。是否可以通过实验研究，潜在的临床实施和公共卫生分析来解决预后风险预测模型是否可以促进健康公平的问题。本文在心血管疾病预测中引入了四个独特的公平概念，并在心脏代谢健康中缩小现有差异的潜力。
兼顾零售群体与公平性的双渠道二级闭环供应链
零售集团的崛起增强了其在供应链中的话语权，供应链成员更加关注利润公平问题。为探究零售集团形成后公平关切对闭环供应链运营决策的影响，本文首先构建一个由零售集团主导、制造商跟进的二级双渠道闭环供应链，然后分别在公平中立（FN）、零售集团公平关切（FR）和制造商公平关切（FM）三种情景下构建相应的博弈模型，最后对博弈模型进行求解分析。结果表明，制造商通过调整批发价格更容易满足其公平诉求。此外，我们发现公平关切并不能提高旧产品的回收率和再制造的绿色度。对于零售集团而言，公平关切会损害其利润，但适当的公平关切有助于其零售业务的盈利增长。有趣的是，制造商的公平关切并不影响供应链系统的总盈利能力，但零售集团的公平关切却影响总盈利能力。本文识别了闭环供应链中零售集团的经营范围和权力结构的双重变化，并分析了这些变化引发的公平关切，从而为企业的运营决策提供新的建议。