A DIF-driven threshold tuning method for improving group fairness (2025)
- Authors:
- USP affiliated authors: CÚRI, MARIANA - ICMC ; LOPES, ALNEU DE ANDRADE - ICMC ; MINATEL, DIEGO - ICMC ; PARMEZAN, ANTONIO RAFAEL SABINO - ICMC ; SANTOS, NÍCOLAS ROQUE DOS - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1145/3672608.3707875
- Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL; TEORIA DE RESPOSTA AO ITEM; BEM-ESTAR SOCIAL
- Keywords: Binary Classification; Differential Item Functioning; Group Fairness Analysis
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS):
10. Redução das desigualdades
05. Igualdade de gênero
- Imprenta:
- Source:
- Título: Proceedings
- Conference titles: ACM/SIGAPP Symposium on Applied Computing
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
-
ABNT
MINATEL, Diego et al. A DIF-driven threshold tuning method for improving group fairness. 2025, Anais.. New York: ACM, 2025. Disponível em: https://doi.org/10.1145/3672608.3707875. Acesso em: 20 jan. 2026. -
APA
Minatel, D., Parmezan, A. R. S., Santos, N. R. dos, Cúri, M., & Lopes, A. de A. (2025). A DIF-driven threshold tuning method for improving group fairness. In Proceedings. New York: ACM. doi:10.1145/3672608.3707875 -
NLM
Minatel D, Parmezan ARS, Santos NR dos, Cúri M, Lopes A de A. A DIF-driven threshold tuning method for improving group fairness [Internet]. Proceedings. 2025 ;[citado 2026 jan. 20 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3672608.3707875 -
Vancouver
Minatel D, Parmezan ARS, Santos NR dos, Cúri M, Lopes A de A. A DIF-driven threshold tuning method for improving group fairness [Internet]. Proceedings. 2025 ;[citado 2026 jan. 20 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3672608.3707875 - Fairness-aware model selection using differential item functioning
- DIF-SR: a differential item functioning-based sample reweighting method
- DIF-PP: threshold optimization informed by IRT models for group fairness in machine learning
- Diretrizes para melhorar a imparcialidade de classificadores
- Bipartite graph coarsening for text classification using graph neural networks
- Semi-supervised coarsening of bipartite graphs for text classification via graph neural network
- One-mode projection of bipartite graphs for text classification using graph neural networks
- Item response theory in sample reweighting to build fairer classifiers
- Unfairness in machine learning for web systems applications
- Data stratification analysis on the propagation of discriminatory effects in binary classification
Informações sobre o DOI: 10.1145/3672608.3707875 (Fonte: oaDOI API)
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