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  Economic Theories of Distributive Justice for Fair Machine Learning

Gummadi, K., & Heidari, H. (2019). Economic Theories of Distributive Justice for Fair Machine Learning. In Proceedings of The World Wide Web Conference (pp. 1301-1302). New York, NY: ACM. doi:10.1145/3308560.3320101.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0006-03CD-0 Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0009-CE4D-A
Genre: Konferenzbeitrag

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3308560.3320101.pdf (Verlagsversion), 337KB
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https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0009-CE4E-9
Name:
3308560.3320101.pdf
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Öffentlich
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Copyright Info:
This paper is published under the Creative Commons Attribution 4.0 International (CC-BY 4.0) license. Authors reserve their rights to disseminate the work on their personal and corporate Web sites with the appropriate attribution. WWW ’19 Companion, May 13–17, 2019, San Francisco, CA, USA © 2019 IW3C2 (International World Wide Web Conference Committee), published under Creative Commons CC-BY 4.0 License. ACM ISBN 978-1-4503-6675-5/19/05. https://doi.org/10.1145/3308560.3320101
Lizenz:
-

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Gummadi, Krishna1, Autor           
Heidari, Hoda2, Autor
Affiliations:
1Group K. Gummadi, Max Planck Institute for Software Systems, Max Planck Society, ou_2105291              
2External Organizations, ou_persistent22              

Inhalt

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Details

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Sprache(n): eng - English
 Datum: 201920192019
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: BibTex Citekey: Gummadi_WWW2019
DOI: 10.1145/3308560.3320101
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: The Web Conference
Veranstaltungsort: San Francisco, CA, USA
Start-/Enddatum: 2019-05-13 - 2019-05-17

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Proceedings of The World Wide Web Conference
  Kurztitel : WWW 2019
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: New York, NY : ACM
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 1301 - 1302 Identifikator: ISBN: 978-1-4503-6674-8