Fugu-MT 論文翻訳(概要): Monitoring Diversity of AI Conferences: Lessons Learnt and Future Challenges in the DivinAI Project

論文の概要: Monitoring Diversity of AI Conferences: Lessons Learnt and Future Challenges in the DivinAI Project

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.01657v1
Date: Thu, 3 Mar 2022 11:24:35 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-03-05 01:16:26.945549
Title: Monitoring Diversity of AI Conferences: Lessons Learnt and Future Challenges in the DivinAI Project
Title（参考訳）: AIカンファレンスの多様性監視 - DivinAIプロジェクトにおける教訓と今後の課題
Authors: Isabelle Hupont, Emilia Gomez, Songul Tolan, Lorenzo Porcaro, Ana Freire
Abstract要約: DivinAIは、欧州委員会合同研究センターが推進するオープンで協力的なイニシアティブで、AIカンファレンスに関連する多様性指標を測定し、監視する。本稿では、DivinAIプロジェクトの初年度に学んだ主な成果と教訓を要約し、AIコミュニティによるさらなる開発とメンテナンスのための一連の勧告を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: DivinAI is an open and collaborative initiative promoted by the European Commission's Joint Research Centre to measure and monitor diversity indicators related to AI conferences, with special focus on gender balance, geographical representation, and presence of academia vs companies. This paper summarizes the main achievements and lessons learnt during the first year of life of the DivinAI project, and proposes a set of recommendations for its further development and maintenance by the AI community.
Abstract（参考訳）: DivinAIは、欧州委員会合同研究センターが推進するオープンで協力的なイニシアチブで、AIカンファレンスに関連する多様性指標を測定し、監視する。本稿では、divinaiプロジェクトの初年度に学んだ主な成果と教訓を要約し、aiコミュニティによるさらなる開発とメンテナンスのための一連の推奨事項を提案する。

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