Народна мудрість: Підбірка «Народна мудрість на щодень»

Содержание

Підбірка «Народна мудрість на щодень»

Народна мудрість на щодень

Прислів’я та приказки є найдавнішими жанрами фольклору. Народ створював їх упродовж багатьох віків. Це перлини мудрості, відображають досвід попередніх поколінь, містять у собі оцінку подій, ставлення до людей, явищ природи, книг, тварин, розкривають взаємини між людьми. Прислів’я та приказки вчать, що потрібно працювати, не лінуватися, поважати старших, бути чесними, не брати чужого, любити і шанувати батьків, рідну землю, Батьківщину. Вони – скринька мудрих і корисних порад. Тематика прислів’їв різноманітна. Вона охоплює всі сфери життя і діяльності людини: науку, культуру, здоров’я, досвід, працю, мораль, вдачу, знання, природу, вчинки. Вони збагачують і прикрашають нашу мову, роблять її милозвучнішою. Вживання прислів’їв і приказок у мові людини свідчить про її багатий словниковий запас, високу культуру, ерудицію. Втім, необхідно вміти доречно використовувати прислів’я і приказки у мові, а не вживати їх бездумно, де потрібно і не потрібно.

Прислів’я та приказки допомагають дітям зрозуміти важливість набуття нових знань. У школі дитина отримує базові знання. Тут вона вчиться писати, читати, малювати, логічно мислити. Школа – це фундамент становлення грамотної, освіченої людини.

Прислів’я та приказки про навчання, розум

• З усіх скарбів знання найцінніше, тому що воно не може бути ні вкраденим, ні загубленим, ані знищеним.

• Здобудеш освіту – побачиш більше світу.

• Виховання, як золото, — дорого цінується скрізь.

• Учитись ніколи не пізно.

• Знання багато місця не займає.

• Учись не до старості, а до смерті.

• Не соромно не знати, соромно не вчитись.

• Пташка красна своїм пір’ям, а людина – знанням.

• Спочатку аз та буки, а потім підуть і науки.

• Хто не знає — людей питає.

• Корінь навчання гіркий, а плід його солодкий.

• Гарно того навчати, хто хоче все знати.

• Добре розумного вчити.

• Книга корисна, коли її читають.

• Грамоті учиться — завжди пригодиться.

• Книга вчить, як на світі жить.

• Книжку читай — розуму набирай.

• Людина без книги, як риба без води.

• Не всякий, хто читає, в читанні силу знає.

Без науки нічого не прийде в руки.

• Ученому світ, а невченому тьма.

• Учи другого і сам помудрієш.

• Учися доброму, погане на ум не прийде.

• Наука не мука, за плечима не носить.

• Не вчи орла літати, а рибу — плавати.

• Ніхто вченим не родиться.

• Шануй учителя, як родителя.

• Щоб других навчити, треба самому вміти.

• Найвища школа — саме життя.

• Книжка — маленьке віконце, та через нього увесь світ видно.

• Усі хочуть уміти, та не всі — вчитися.

• Час — великий учитель і добрий порадник.

• Терпіння дає уміння.

• Від науки голова не болить.

• Хто в темряву дивиться, той од світла кривиться.

• Учений іде, а неучений слідом спотикається.

• Не кажи — не вмію, а кажи — навчусь.

• Чого навчився, того за плечима не носити.

• Усе добре переймай, а злого уникай.

• Умієш помилятися, умій і виправлятися.

• Багато знає, тільки нічого не вміє.

• На те коня кують, щоб не спотикався.

• Розуму багато, та дома не ночує.

• Живи своїм розумом, а не чужим.

• Усяк по-своєму з ума сходить.

• Голова без розуму, що млин без води.

• Голова як гарбуз, а розуму — ані ложки.

• Де розумному горе, там дурному сміх.

• Розумний научить, а дурень намучить.

• Голова не на те, щоб тільки кашкет носити.

• Заднім розумом діла не виправиш.

• Золото без розуму — болото.

• Сумнів — початок мудрості.

• Хто не знає, той не сумнівається.

• Кому Бог розуму не дав, тому й коваль не укує.

• Краще з розумним двічі загубити, ніж із дурнем раз знайти.

• Мудрий не все каже, що зна, а дурень не все знає, що каже.

Прислів’я та приказки про працелюбів та ледарів

Діло майстра величає.
Землю красить сонце, а людину — праця.
Рання пташка росу оббиває.
Хто рано підводиться, за тим і діло водиться.
Бджола мала, а й та працює.
І коваль, і швець, і кравець, і на дуду грець.
Доброму коневі — не довгі версти.
Добре тому ковалеві, що на обидві руки кує!
Зароблена копійка краща за крадений карбованець.
Коли почав орати, то у сопілку не грати!
Не в цім хороша, що чорноброва, а в тім, що діло робить.
Не взявшись за сокиру, хати не зробиш.
Не дивись на чоловіка, а на його діло.
Добрий початок — половина діла.
Не кайся рано встати, а кайся довго спати.

За один раз не зітнеш дерева враз.
Не місце красить чоловіка, а чоловік місце.
Не одяг красить людину, а добрі діла.
Працюй, як коняка, а їж, як собака.
Не святі горшки ліплять, а прості люди.
Не сокира теше, а чоловік.
Поки не упріти, доти не уміти.
Ранні пташки росу п’ють, а пізні — слізки ллють.
Відчиняй, пане, ворота — йде твоя робота!

Старається, як мурашка.
Треба нахилиться, щоб з криниці води напиться.
Хочеш їсти калачі — не сиди на печі.
Чесне діло роби сміло!
Хто що вміє, то і діє.
Трудова копійка годує довіку.
Хто що знає, тим і хліб заробляє.
Щира праця мозолева.
Щоб рибу їсти, треба в воду лізти.
Слова — полова, а праця — диво.
Яка кроква, така й лата, яка праця, така й плата.

Прислів’я та приказки про Батьківщину

Батьківщина-мати, умій за неї постояти!
За рідний край – хоч помирай!
Без верби і калини немає України.
Нове у нас тепер життя – старому не буде вороття.
Жить – Вітчизні служить.
Людина без Вітчизни, як соловей без пісні.
Кожна травичка на своєму корені росте.
Добре тому, хто в своєму дому.
За рідною землею і в небі сумно.
Всюди добре, а вдома найліпше.
Рідний край – земний рай.
Краще на своїй стороні кістьми лягти, ніж на чужині слави натягти.
Радше впадь, але не зрадь.

Рідна земля і в жмені мила.
Де не є добро, а вдома краще.
З рідної сторони і ворона мила.
Нема кращого у світі, ніж твоя сторона.
Що країна, то родина.
За морем тепліше, та дома миліше.

Прислів’я та приказки про тварин

Вовка боятися — в ліс не ходити.
Волом зайця не здоженеш.
Горобець маленький, а сердечко має.
Гусак свині не товариш.
Дивиться, як баран на нові ворота.
Жди, коли рак свисне.
Знай, коза, своє стійло.
Кожен кулик своє болото хвалить.
Коня кують, а жаба ногу підставляє.
Крутиться, як білка в колесі.
На те щука в морі, щоб карась не дрімав.
Не страши кота салом.
Одна ластівка весни не робить.
Пливе щука з Кременчука.

Прислів’я та приказки про воду

Він і на холодну воду дує.
Він у десятьох водах митий.
Вода найде собі дорогу.
Вода греблю рве.
Вода в решеті не встоїть.
В решеті води не наносиш.
Вода все сполоще, крім лихого слова.
Вода в одного бере, а другому дає.

Води — хоч топитись, та нема де напитись.
Води — хоч мийся, ліса — хоч бийся, хліба — хоч плач.
Водою воду не загадиш.

В океані води не зміряєш.
Вчорашньої води не доженеш.
Не все переймай, що по воді пливе.
Чим глибша вода, тим більша риба.
Глибока вода не каламутиться.
Глибока вода тихо пливе.
Де вода, там і верба.
Де вода, там і біда.
За водою підеш, то й не вернешся.
З брудної води ще ніхто чистим не вийшов.

І вода як на місці стоїть, то засмерджується.
Коло води ходячи, умочишся.
Мала вода — великий шум.
Не виливай каламутну воду, доки чисту не найдеш.
Не спитавшись броду, не сунься в воду.
Не ходи у воду за птицею, а в ліс за рибою.
Прийшло з води, пішло з водою.
Пролиту воду назад не збереш.
Проти води пливе.
Тиха вода береги рве.
Тиха вода найглибша.
У каламутній воді рибу ловлять.
Хто хоче чистої води, нехай іде до джерела пити.
Чий берег, того й вода.
Як води боятися, то не купатися.
Вода крапля по краплі і камінь довбає.
Не тим крапля камінець довбає, що сильна, а тим, що часто падає.

Прислів’я та приказки про дружбу

В гурті і каша їсться.
В гурті робити, як із гори бігти.
В нашій дружбі — наша сила.
Весінній сніг та новий друг не надійні.
Всі за одного і один за всіх.
Гурту і вовк не страшний.
Де гурт — там і сила.
Дерево міцне корінням, людина — друзями.
Для доброго друга й вола з плуга.
Для милого дружка й сережку з ушка.
Дружні сороки орла заклюють.

Дружній череді і вовк не страшний.

З ким товаришуєш, таким й сам станеш.

З одної ягоди немає вигоди.

На бенкеті всі приятелі — брати; при горі ж і нещасті— нікого нема.
Над товаришем не смійся, бо над собою заплачеш.
Не лякайся умного ворога, а бійся дурного товариша.
Не по дружбі, а по службі узнаєш людину.
Невдачі — приятелі ледачі.
Нема приятеля — шукай, а найшов — так гляди.

Народная мудрость — пословицы и поговорки: mnemchin — LiveJournal

Народна мудрість — прислів’я та приказки

Народна мудрість концентрується у прислів’ях та приказках.
Народная мудрость концентрируется в пословицах и поговорках.

Двома мовами з перекладом на російську
Двумя языками с переводом на русский

Мудрість, розум, проникливість – це здатність думати та діяти, використовуючи знання, досвід, розуміння, здоровий глузд.
Мудрость, ум, проницательность – это способность думать и действовать, используя знания, опыт, понимание, здравый смысл.

Мудрість передбачає неупереджене судження, співчуття, емпіричне самопізнання, самовдосконалення, незалежність. Вона завджи є етичною та доброзичливою.
Мудрость предполагает беспристрастное суждение, сострадание, эмпирическое самопознания, самосовершенствования, независимость. Она всегда этична и доброжелательна.

Українські прислів’я та приказки
Украинские пословицы и поговорки

Догана мудрого вартує більше ніж похвала дурного.
Выговор мудрого ценится больше чем похвала дурного.

Скорий поспіх людям посьміх.
Скорая поспешность людям насмех.
Поспешишь — людей насмешишь.

По правді роби, доброго кінця сподівайся.
По правде делай, на добрый конец надейся.

Мовчанка не пушить, а все гнів тушить.
Молчанка не раздувает, а все гнев гасит.
Пушити – взрыхлять, вздувать, раздувать.

Мовчанка не пушить, головки не сушить.
Молчание не раздувает, головку не сушит.

Хто не зазнав лиха, той не вміє шанувати добра.
Кто не познал лихо (зло), тот не умеет уважать (ценить) добро.
Шанувати – почитать, уважать, чествовать, а также принимать, угощать и беречь, сохранять.

Добрий інтерес, коли повний черес.
Хороший интерес, когда полный черес (черес – кожаный двухслойный пояс, в котором носят деньги).

На Бога покладайся, а розуму тривайся.
На Бога положись, а разума держись.
На Бога надейся, а сам не плошай.

У лінивого усе свято.
У ленивого все праздник.

Суд сквапливий рідко коли справедливий.
Суд торопливый редко когда справедливый.
Сквапливий – торопливый, скорый, поспешный.
Скорый суд редко бывает праведным.

Без ями гребля, а без накладу зиск не буде.
Без ямы гребля (плотина), а без расходов прибыли не будет.
Наклад – накладные расходы, зиск – прибыль, выгода, барыщ.

Чоловік без волі, як кінь на припоні.
Мужик без воли как конь на привязи.
Припін – привязь.

Краще птиці на сухій гильці ніж у золотій клітці.
Пташке лучше на сухой ветке, чем в золотой клетке.

Роботі як не сядеш на шію, то вона тобі сяде.
Работе если не сядешь на шею, то она тебе сядет.

Тоді старе руйнувати, коли є з чого нове будувати.
Тогда старое рушить, когда есть из чего новое строить.

Без підпалу дрова не горять.
Без растопки дрова не горят (підпад – 1) растопка, 2) поджог).

Колиб, Боже, воювати, щоб шаблюки не виймати.
Кабы, Боже, воевать, чтоб и сабли не вынимать.

В чужий черевик ноги не саджай.
В чужой башмак ноги не суй.
(На чужой каравай рот не разевай)

Біда легко здибає, а трудно її збутися.
Беда легко встречает, а трудно от нее избавиться.
Беду легко встречать, да трудно провожать.

Хвальби повні торби, а в тих торбах пусто.
Хвальбы (хвастовства) полные торбы, а в тех торбах пусто.

Фальшивий свідок є подібний злодієви.
Фальшивый свидетедь подобен злодею.

Легше говорити ніж зробити.
Легче говорить, чем сделать.

Де сила, там і міць.
Где сила, там и мощь.
Міць – мощь, сила, крепость.

Піший конному не товариш.
Пеший конному не товарищ.

Є надія в Бозі, коли товар на возі.
Есть надежда на Боженьку, когда товар на возу.

Як є на мід, тоді пий пиво, а як є на пиво, тоді пий воду.
Как есть на мед, тогда пей пиво, а есть на пиво, тогда пей воду.

Аби болото, а чорти будуть.
Лишь бы болото, а черти будут.

Правда кривду переможе.
Правда кривду победит.

Без вірного друга велика туга.
Без верного друга большая печаль.
Туга — горесть, печаль, тужить — грустить, плакать, тужно — грустно.

Не хочеш страти, не лізь ні в куми ні в свати.
Не хочешь затраты, не лезь ни в кумы, ни в сваты.

Чуже переступи, та не займи.
Чужое переступи, да не трогай.

Продовження див.
Продолжение см.

Див. ще Народна мудрість (українською)

Народная мудрость | The New Journal

Иллюстрация Мадлен Витт

Скрытый за высокими каменными стенами и коваными воротами парк Эдгертон выглядит как величественный часовой, сигнал для автомобилей и прохожих, что они достигли городской черты Нью-Хейвен-Хэмден. Но в первую субботу каждого сентября Эдгертон превращается в манящую фестивальную площадку. Музыканты, продавцы и экспоненты ежегодного Коннектикутского фольклорного фестиваля и выставки Green Expo разбили лагерь на травянистых склонах парка, наполняя его смешанными звуками народной музыки и играющих детей.

Пробираясь по окраинам фестиваля этого года, я оцениваю зрелище. Справа от меня стая беспризорных детей собирается вокруг белой палатки, где взрослая волшебная принцесса машет руками, описывая круги. Маленький мальчик пытается крутить бедрами на соседней станции с хулахупом. Баннер на стенде Wonderful Worms предлагает смелым и грязным любителям погрузить руки в горшки с почвой, наполненной червями, и узнать о ее удобряющих свойствах. Я нашла дорогу в детскую часть фестиваля: Зеленую детскую деревню.

Помимо раскрашивания лица и бесплатного ухода за детьми, Green Kids’ Village является примером приверженности фестиваля образованию, говорит мне основатель и координатор Колин Кэмпбелл. Из более чем восьмидесяти пяти киосков, расположенных в деревне продавцов в этом году, примерно двадцать представлены в формате семинара или перформанса. Коммерческие цели фестиваля скромны. Даже поставщики признают, что наиболее ценным аспектом небольшого мероприятия, такого как CT Folk, будет взаимодействие с клиентами. Например, продавцы не просто продают органически выращенные яблоки; вместе с тем яблоком они преподают урок о вредном воздействии пестицидов.

Эти уроки передаются участникам всех возрастов, говорит Кэмпбелл: «Когда вы берете детей в раннем возрасте и рассказываете им об окружающей среде в увлекательной игровой форме, мы надеемся, что они продолжат работу и станут следующим координатором экологической выставки! ”

Джо ДеРизи, владелец компании Urbanminers, занимающейся демонтажем и утилизацией отходов в Южном Хамдене, называет эту модель образования «посевом семян». Метафора уместна: CT Folk в конечном счете является упражнением в росте сообщества. Акцент на образовании молодежи и работе с общественностью помогает создать пространство, где единомышленники сообщества могут встречаться и налаживать связи, закладывая основу для более сплоченного и экологически устойчивого сообщества.

Сладкие мелодии фольклорного дуэта Ханна и Мэгги плывут над морем белых палаток и влекут меня к центральной сцене фестиваля. Живая музыка является центральной частью фестиваля. Кэмпбелл объясняет, что народная музыка и защита окружающей среды представляют собой естественное сочетание, восходящее к временам Великой депрессии Вуди Гатри и Пита Сигера.

В предыдущие годы фольклорный фестиваль проводился по билетам с участием таких хедлайнеров, как Джуди Коллинз и Эммилу Харрис.
Это был его второй год с бесплатным входом и составом менее известных местных музыкантов. Барбара Шиллер, президент совета директоров CT Folk, говорит: «Я надеюсь, что люди придут на мероприятие, возможно, не слышав о музыкантах, но с пониманием того, что они услышат хорошую музыку».

В соответствии с обычно изменчивым определением фолка, фестиваль этого года включал в себя музыкальные номера, начиная от акустических исполнителей, вдохновленных кантри, таких как Даррел Скотт, и заканчивая душевными гармонизаторами, такими как Brother Sun, и быстрыми номерами мятлика в исполнении собственных профессоров мятлика Йельского университета, в том числе Президент Йельского университета Питер Саловей играет на басу. На низкой белой деревянной сцене и вне ее музыканты чувствуют себя непринужденно в толпе. Многие из них завсегдатаи CT Folk, и они являются частью интимной местной музыкальной сцены. Некоторые, такие как Ханна и Мэгги, являются иногородними, которые привязались к музыкальному сообществу фестиваля.

CT Народ — это творение любви всех участников — Кэмпбелла, Шиллера, их коллег по правлению и множества одетых в желтое добровольцев, которые любезно удовлетворяют потребности продавцов, музыкантов и посетителей. Шиллер пригласила всех волонтеров и координаторов к себе домой в качестве праздничной благодарности как до, так и после фестиваля. Она признает, что местные мероприятия, такие как CT Folk, способствуют развитию сообщества. «Будь то экологический активизм или любовь к музыке — когда вы работаете вместе, чтобы что-то произошло, вы становитесь частью сообщества».

Эта тяжелая работа подарила нам CT Folk во всей его летней красе. Продавцы и покупатели общаются, как старые друзья. Волонтеры фестиваля обращаются к знакомым лицам в зале. В очереди за мороженым Эшли двое незнакомцев заводят разговор о побочном бизнесе по ремонту велосипедов. Музыканты, уходя со сцены в конце своего выступления, находят место среди разбросанных одеял для пикника и шезлонгов, сливаясь с публикой и игриво перебивая своих музыкальных сверстников.

Продлившись до позднего вечера и вечера, фестиваль делает ставку на этот последний теплый день сентября, напоминая нам, что еще есть время для другой песни.

[PDF] Смещение входа, смещения смещения? Оценка народной мудрости

DOI:10.4230/LIPIcs.FORC.2020.6
Идентификатор корпуса: 202660668

 @article{Rambachan2019BiasIB,
  title={Входное смещение, исходящее смещение? Оценка народной мудрости},
  автор={Ашеш Рамбачан и Джонатан Рот},
  журнал={ArXiv},
  год = {2019},
  том={абс/1909. 08518}
}

Ashesh Rambachan, J. Roth
Опубликовано 18 сентября 2019 г.
Экономика
ArXiv

Мы оцениваем народную мудрость, согласно которой алгоритмы принятия решений обучаются на данных, полученных предвзятыми людьми, принимающими решения обязательно отражают это предубеждение. Мы рассматриваем настройку, в которой обучающие метки генерируются только в том случае, если предвзятое лицо, принимающее решения, предпринимает определенное действие, и поэтому «предвзятые» обучающие данные возникают из-за дискриминационного отбора обучающих данных. В нашей базовой модели чем более предвзято лицо, принимающее решения, настроено против группы, тем больше алгоритмическое правило принятия решений благоприятствует этой группе. Мы…

Просмотреть PDF на arXiv

Найм в качестве исследования

В этом документе построен алгоритм отбора резюме, который оценивает исследование путем оценки кандидатов в соответствии с их статистическим потенциалом роста и показывает, что этот подход повышает качество кандидатов, отобранных для собеседования, а также увеличение демографического разнообразия по сравнению с существующей практикой фирмы.

Объединение машинного обучения и проектирования механизмов в сторону алгоритмической справедливости

J. Finocchiaro, R. Maio, Stratis Tsirtsis
Информатика
FAccT
2021

Позиция о том, что создание систем справедливого принятия решений требует преодоления ограничений, которые, как утверждается, присущи каждому полю разработана и построена всеобъемлющая структура, которая связывает отдельные структуры проектирования механизмов и машинного обучения.

Fair Policy Targeting

Одной из основных проблем адресных вмешательств на отдельных лиц в программах социального обеспечения является дискриминация: индивидуализированное лечение может вызвать различия в таких чувствительных атрибутах, как возраст,…

Алгоритмическая справедливость: подход к алгоритмической предвзятости и дискриминации

Янник Шваде
Компьютерные науки ) справедливость в алгоритмах, поскольку предвзятость и дискриминация могут иметь много причин, в основном предвзятые предсказания, состоящие из предвзятых обучающих данных, программистов и алгоритмических циклов обратной связи.
Наем, алгоритмы и выбор: почему интервью по-прежнему имеют значение
Утверждается, что интервью могут быть оправданы, если они признают, что они создают обычно упускаемые виды неинструментальной ценности, и не должны быть полностью заменены алгоритмами, какими бы сложными алгоритмами они в конечном счете ни стали при прогнозировании производительности и пригодности.
Доказуемое обнаружение распространяющейся систематической ошибки выборки в моделях прогнозирования
- Паван Равишанкар, Цингью Мо, Эдвард МакФоуленд, Д. Нил
- Информатика
  ArXiv
Теоретический анализ того, как конкретная форма Предусматривается смещение данных, смещение дифференциальной выборки, которое распространяется от этапа данных к этапу прогнозирования, и количественная оценка того, как это смещение становится доказуемо обнаруживаемым аудитором.
Сожаление об утрате предвзятых алгоритмов
- Дэвид Дж. Джин
- Информатика
- 2022
Доказано почти наверняка существование уникального уровня предрассудков, когда дискриминатор, основанный на статистике и вкусе, предпочитает s 2 выше s 1 для любого более высокого уровня предубеждения, почти наверняка.
Стоимость этичной разработки ИИ для стартапов в сфере ИИ
- Джеймс Бессен, Стивен Майкл Импинк, Роберт С. Симанс
- Бизнес
  AIES
- 2022
Стартапы с искусственным интеллектом используют обучающие данные в качестве прямых входных данных при разработке продукта. Эти фирмы должны балансировать между многочисленными компромиссами между этическими вопросами и доступом к данным без существенных…
Выравнивание кредитных возможностей в алгоритмах: согласование исследований алгоритмической справедливости с Положением США о справедливом кредитовании
- Индра Элизабет Кумар, Киган Э. Хайнс, Джон П. Дикерсон
- Информатика
  AIES
- 2022
Описано текущее состояние регулирования кредитной дискриминации в США, результаты исследования добросовестного отмывания денег контекстуализированы для выявления конкретных проблем справедливости, возникающих при использовании машинного обучения в кредитовании, обсуждаются возможности регулирования для решения этих проблем.
Факторы, ориентированные на данные, в алгоритмической справедливости
- Нианюн Ли, Наман Гоэл, Эллиот Эш
- Информатика
  AIES
- 2022
Представлен новый набор данных о рецидивах в 1,5 миллионах уголовных дел из судов американского штата Висконсин, 2000-2018 гг. обнаружено, что факторы часто влияют на показатели справедливости поддержание постоянной спецификации классификатора без соответствующего влияния на показатели точности.
Проблема выборочных меток: оценка алгоритмических прогнозов в присутствии ненаблюдаемых
- Химабинду Лаккараджу, Дж. Клейнберг, Дж. Лесковец, Дж. Людвиг, С. Муллайнатан
- Информатика
  KDD
- 2017
- Экономика, информатика
  FAT
- 2019
В этом документе систематическая ошибка при оценке несоответствия результатов с помощью порогового вменения разбивается на несколько интерпретируемых источников систематической ошибки, что позволяет нам объяснить, когда происходит переоценка или недооценка. и предлагает альтернативная взвешенная оценка, использующая мягкую классификацию.
Опыт против . Предвзятость в оценке: данные NIH ∗
- Danielle Li
- Экономика
- 2013
Оценщики, обладающие опытом в определенной области, могут иметь информационное преимущество при отделении хороших проектов от плохих. В то же время у них также могут быть личные предпочтения, влияющие на их…
Большие данные и дискриминация
- Талия Б. Гиллис, Янн Списс
- Информатика
- 2018
9 0051 В этом документе утверждается, что, хотя автоматизированное ценообразование правила обеспечивают повышенную прозрачность, их сложность также ограничивает применение существующего права и объединяет существующие правовые требования со структурой принятия решений на основе машинного обучения, чтобы выявить противоречия между старым законом и новыми методами и заложить основу для юридических решений.
Дискриминация в эпоху алгоритмов
Алгоритмы представляют собой не только угрозу, которую необходимо регулировать; при наличии надлежащих гарантий они могут стать позитивным фактором справедливости.
Снижение предвзятости при алгоритмическом отборе при приеме на работу: оценка утверждений и практики
В этой работе определяются поставщики алгоритмической оценки перед приемом на работу (т.