飲食中的性別面向；誰在引導科學演進；詞向量的偏誤；藥物代謝的性別差異；人工智慧與種族差異；科技領域女性相關之數據和機構文章
2020-03-26
V Raparelli, GF Romiti, V Spugnardi, M Borgi… - Nutrients, 2020
背景：地中海飲食的低依順性背後的緣由目前還未能有完全的了解。我們試圖評估生物性（例如生理性別相關）與心理社會文化性因素對於地中海飲食的影響……
L Sinay, MCF de Sinay, RWB Carter, IL Braga
科睿唯安公司負責管理的「科學網」（Web of Science）每年會發表一份名單，載明了在領域內與發行年其文章受引用排名前1%的學者。
H Zhang, AX Lu, M Abdalla, M McDermott, M Ghassemi - Proceedings of the ACM …, 2020
在此研究中，我們檢視了詞嵌入（向量）在編碼邊緣族群時會有多大程度的差異，以及這會如何造成偏誤的延續並且對臨床作業表現帶來傷害。
4.細胞色素P450肝轉錄組分析基因預測藥物代謝之生理性別差異
JC Fuscoe, V Vijay, JP Hanig, T Han, L Ren… - Drug Metabolism and …, 2020
候選新藥物的安全性評估是藥物發展的重要環節與許可程序。通常潛在的生理性別相關敏感性都未被適切地說明，而且也仍需要更優良的評量工具協助之。
5.聲音辨識人工智慧的種族差異。由科技領導品牌研發的語言辨識軟體在辨認非裔美國人說出的字詞時，其表現比面對白種美國人時更為差勁。電腦科學家使用了由住在以黑人社區為主的美國東岸黑人所錄製的聲音，以及住在以白人為主的加州白人所錄製的聲音來測試了由Amazon、Apple、Google、IBM以及Microsoft推出的演算法。這些系統在轉寫黑人說話者的錄音時的錯誤比率為35%，而轉錄白人說話者時則是19%。
其他值得注意的文章：
6. 整頓數據與機構：Elsevier期刊新報告。
以性別視角關照研究者歷程。 該報告檢視了橫跨歐盟與國際上15個其他國家的26個地點的研究參與、職涯進程及見解。該報告取用了Elsevier的分析專長以及資料來源，也就是著名的Scopus資料庫，並且還獲得世界各地的專家建議。報告旨在進一步解釋社會性別於全球研究企業中所扮演的角色，並且分享立基於數據的重量級觀點予世界各地的政府單位、補助者以及機構，以其帶動立基於數據之政策與介入方案的生成，同時也給予未來的研究一些資訊。這是Elsevier的第三份性別報告，也重申了該公司作為全球研究社群中的一員，其對於性別包元與多元性之投入，同時也是對於聯合國永續發展目標第五項，達到性別平等並培力所有女性與女孩之目標的支持。
7.整頓機構：附上有趣的文章。
Chair vs Chairman：整型外科是否比其他專科更常使用性別化的詞彙？
8 整頓數據：美國國家學院報告——參與議題：處理女性於科學、工程與醫學領域的低代表性之潛力作法：敞開大門。