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对刻板印象脆弱性的认知... - CORE
I. 变量的均值、偏度和峰度………...………………………………………………....37 II. 参与者的人口统计特征………………………………………………………………....39 III. 主要变量的相关性总结………………………………………………………………41 IV. 层次回归分析总结……………………………………………………………………..42 V. 刻板印象脆弱性、校园氛围和归属感之间的性别差异的 MANOVA 总结…………………………………………………………………………………..43
就读白人为主的学校的非裔美国人对刻板印象脆弱性、归属感和校园氛围的看法
表格列表 I. 变量的均值、偏度和峰度………...……………………………………………………....37 II. 参与者人口统计特征……………………………………………………………………....39 III. 主要变量相关性总结……………………………………………………………………41 IV. 层次回归分析总结……………………………………………………………………..42 V. 刻板印象脆弱性、校园氛围和归属感之间的性别差异的 MANOVA 总结…………………………………………………………………...…………………..43
推荐引用 推荐引用 Najdowski, Cynthia J., “‘黑人罪犯’刻板印象如何塑造黑人的心理体验
由 Ethan Snowball 和奥尔巴尼大学 PULSE 实验室研究团队的其他成员提供。Cynthia J. Najdowski 博士 副教授兼社会人格心理学博士项目主任 奥尔巴尼大学心理学系 1400 Washington Ave. 社会科学 399 Albany, NY 12222 cnajdowski@albany.edu
欧洲协会承诺欧盟特种食品成分支持行动
- 欧盟特色食品成分中专门的“农场到叉子战略”的定期会议，作为一个论坛，允许成员交换有关整个行业可持续过渡的知识。- 组织塞菲克（Cefic dismiss another actively propagated stereotype that "products made of natural ingredients are fully biodegradable unlike their synthetic counterparts": https://www.specialtyfoodingredients.eu/wp-content/uploads/media/2217SFISFI-Synthetic_Food_Ingredients-Paper-Aug2022-v1.pdf
迈向构建安全可信的人工智能代理和道路......
– 对抗性稳健性 – 分布外稳健性 • 幻觉 • 公平性 • 毒性 • 刻板印象 • 机器伦理 • 越狱护栏和安全/安保政策 • 协调目标：乐于助人、无害、诚实
将人工智能整合到模糊决策分析
防止刻板印象的威胁对于改善业务绩效至关重要。由于这种情况，企业必须采取必要的预防措施。但是，这些行动会影响企业的成本提高。对这些因素进行优先分析的文献研究数量非常有限。这种情况增加了对这些变量分析优先级的新研究的需求。因此，本研究旨在评估可持续商业环境中刻板印象威胁的因素。在第一阶段实施了一个人工智能模型来权衡专家。在以下阶段，在T-Spherical Fuzzy Dematel的帮助下评估了选定的标准。第三，使用不同的值进行了比较分析。最后，针对刻板印象的威胁，选定的行业被球形模糊的Ratgos对。可以在分析过程中确定专家的权重。这种情况对调查结果的有效性有很大的贡献。得出的结论是，培训活动对于最大程度地减少公司中刻板印象的威胁至关重要。
OpenAI GPT-4.5系统卡
我们在烧烤评估中评估了GPT-4O，O1和GPT-4.5 [1]。此评估评估已知的社会偏见是否覆盖了模型产生正确答案的能力。在模棱两可的上下文中 - 正确答案是“未知”的，因为在提示中不足的信息（或明确的问题）可以清楚地获得答案，但提供了偏见的混杂因素 - GPT-4.5与GPT-4O相似。我们历史上已经报道了p（不是stereotype |未知），但是在这种情况下，它在解释性能方面的描述能力很小，因为所有提供的模型在模棱两可的问题数据集中的表现相对较好。O1通过在明确的问题上更频繁地提供正确的无偏见答案来胜过GPT-4O和GPT-4.5。
第一年写作教室中的生成AI -CDN
语言多样性和语言正义。生成的AI技术默认以所谓的学术风格和语气制作文本，与通常称为标准的美国英语或白色主流英语紧密相符。UARK的分级合同可抵制特权主导语言品种。为此，在讨论这些技术时，我们需要记住它们经常擦除或刻板印象其他语言品种。有关更多信息，请阅读Alfred L. Owusu-Assah的“定义时刻，确定的程序，并继续擦除失踪人员”。
2022 年战略挑战
选定的非营利组织必须有积极的反歧视政策。摩根士丹利不会与基于种族、肤色、宗教、信仰、年龄、性别、性别刻板印象、性别、性别认同或表达、性取向、国籍、公民身份、残疾、婚姻状况、怀孕（包括基于受法律保护的怀孕/产假的非法歧视）、退伍军人身份或任何其他受法律保护的特征进行歧视的组织合作。此外，我们不会与基于宗教信仰或向客户传教而限制客户服务的组织合作。