(1)瑞士大學核心課程 (2)生物資料庫的生理性別偏見 (3)教科書如何再現活細胞 (4)社會性別與海洋 (5) 姓名-族群分類演算法的偏差 (6)補助款的分配差距 (7)機器人的社會性別分歧 (8)慢性疼痛
2023-02-19
**瑞士大學性別與醫學網絡開發了核心課程，以支持將生理性別和社會性別議題整合入瑞士高等教育的醫學生和護理生教學：https://www.gems-platform.ch/sites/default /files/documents/reference-documents/S%26G_Core_Curriculum_V_nov2022.pdf。可在此查看更多資訊：https://www.gems-platform.ch/en/reference-documents
V Ruiz-Serra, N Buslón, OR Philippe, D Saby… - 2023
……根據Schiebinger指出，有必要修正知識以激發更負責任的科學與技術（GRAF Software Documentation，nd），生物醫學的後設資料（metadata）描述是個不容忽視的例子。這需要……
C Navare - Cultural Studies of Science Education, 2023
許多學者已指出活細胞的生物學概念中存在多種隱喻。然而，很少有研究解開這些隱喻以理解它們對科學知識以及…的意識形態影響…
S Harper, A Martin - The Ocean and Us, 2023
深海拖網漁船上的船員或乘務員的典型媒體形象通常是強壯、陽剛的。許多與有關海洋的活動和產業歷來、且在某些情況下仍然是男性主導的。然而，作為……
Andrew和Abubakar的準確度相同—檢測並減緩姓名-族群分類演算法中的偏差
L Hafner, TP Peifer, FS Hafner - AI & SOCIETY, 2023
缺乏標註族群的資料集阻礙了揭露世界族群不平等的工作。姓名族群分類器 （name-ethnicity classifiers，NEC）可以幫得上忙，出於它們能夠從姓名中推斷出人們的族群。然而，由於最新一代的NEC依賴機器學習和人工智慧（AI），它們可能會發生與許多AI相同的種族歧視和性別歧視偏見。因此，本文提供一套針對三種NEC的演算法公平性審查。結果發現，受過英國人口普查訓練的 EthnicityEstimator在族群方面表現出很大的準確度偏差，但在社會性別和年齡方面較小。相較之下，推特訓練的NamePrism和維基百科訓練的Ethnicolr在種族群方面更為平衡，但社會性別和年齡則較不平衡。我們將這些偏見連結到命名約定以及NEC的姓名輸入分佈體現出來的全球的權力結構。
GRANTeD-以社會性別觀點檢視補助款的分配差距：關於背景因素、性別平等政策分析和社會性別偏見風險的綜合報告……
L Husu, H Peterson - 2022
GRANteD（Grant Allocation Disparities from a Gender Perspective，從社會性別觀點檢視補助款的分配差距）計畫於2019年1月開始執行，由歐盟委員會展望2020（Horizon 2020）計畫補助，旨在分析研究中社會性別偏見的發生和原因……
機器人的社會性別分歧：男人和女人對社交機器人的態度如何不同、為何不同
E Kislev - Social Science Computer Review, 2023
近期的發展預告了社交機器人將很快成為日常生活中不可或缺的一部分，提供不同類型的陪伴和親密關係。雖然迄今為止的研究範圍和資料有限，但目前的研究提供了兩個……
G Singh - Canadian Journal of Pain, 2023
自體免疫疾病經常發生於女性，而在患有慢性疼痛的人們中觀察到平行的性別異型疼痛。雖然感知和環境會影響疼痛的慢性，但這篇回顧描繪出…