論文の概要: Temporal Panel Selection in Ongoing Citizens' Assemblies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.16194v1
• Date: Wed, 18 Feb 2026 05:30:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-19 15:58:30.519952
• Title: Temporal Panel Selection in Ongoing Citizens' Assemblies
• Title（参考訳）: 市民集会における仮設パネルの選択
• Authors: Yusuf Hakan Kalayci, Evi Micha,
• Abstract要約: 永遠の市民の集会は、無作為に選択された市民で構成される審議会体であり、時間とともに回転するパネルで構成されている。 我々は,各パネル内およびパネル列間の比例表現を必要とすることにより,この枠組みを定式化する。 我々は、パネル配列のすべての初期セグメントを累積全体と見なして、人口構造を比例的に反映することを要求することで、表現の概念を時間的設定に拡張する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.277689911976683
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Permanent citizens' assemblies are ongoing deliberative bodies composed of randomly selected citizens, organized into panels that rotate over time. Unlike one-off panels, which represent the population in a single snapshot, permanent assemblies enable shifting participation across multiple rounds. This structure offers a powerful framework for ensuring that different groups of individuals are represented over time across successive panels. In particular, it allows smaller groups of individuals that may not warrant representation in every individual panel to be represented across a sequence of them. We formalize this temporal sortition framework by requiring proportional representation both within each individual panel and across the sequence of panels. Building on the work of Ebadian and Micha (2025), we consider a setting in which the population lies in a metric space, and the goal is to achieve both proportional representation, ensuring that every group of citizens receives adequate representation, and individual fairness, ensuring that each individual has an equal probability of being selected. We extend the notion of representation to a temporal setting by requiring that every initial segment of the panel sequence, viewed as a cumulative whole, proportionally reflects the structure of the population. We present algorithms that provide varying guarantees of proportional representation, both within individual panels and across any sequence of panels, while also maintaining individual fairness over time.
• Abstract（参考訳）: 永遠の市民の集会は、無作為に選択された市民で構成され、時間とともに回転するパネルで構成されている。 一つのスナップショットで人口を表すワンオフパネルとは異なり、永続的なアセンブリは複数のラウンドにまたがって参加をシフトすることができる。 この構造は、個人の異なるグループが連続するパネルにまたがって時間をかけて表現されることを保証する強力なフレームワークを提供する。 特に、個々のパネル内の表現をそれらのシーケンスで表現することを保証しない、小さな個人のグループを許可する。 我々は、各パネル内およびパネル列間の比例表現を必要とすることにより、この時間的ソーションの枠組みを定式化する。 Ebadian と Micha (2025) の業績に基づいて、人口がメートル法空間に置かれる状況を考え、その目標は比例表現を達成し、市民のすべてのグループが適切な表現と個々人の公平さを確実にし、各個人が平等に選択される可能性を確保することである。 我々は、パネル列のすべての初期セグメントを累積全体と見なして、人口構造を比例的に反映することを要求することで、表現の概念を時間的設定に拡張する。 我々は,各パネル内および任意のパネル列間の比例表現の保証を,時間とともに個別の公平性を維持するアルゴリズムを提案する。

関連論文リスト

• Individual and group fairness in geographical partitioning [0.0]
  我々は、人口が不均一な地理的分割問題の新しいクラスを定式化する。 最適解は加法重み付きボロノイ図形の新しい一般化であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-11-24T21:34:51Z)
• Verifying Proportionality in Temporal Voting [29.69443607539022]
  本研究では,時間的地平線が一定である時間的投票モデルについて検討し,各投票ラウンドにおいて,候補者に対する選好を報告する。 与えられた結果が比例表現を提供するかどうかを検証する複雑さに焦点を当てる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-09T16:30:34Z)
• Multi-Group Proportional Representation in Retrieval [46.00781543425424]
  交差するグループ間の表現を測定する新しい指標であるMPR(Multi-Group Proportional Representation)を導入する。 MPRは、リッチ関数クラスによって指定された複数の交叉群にまたがるより比例的な表現をもたらす。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-11T14:59:17Z)
• Domain Generalization via Shuffled Style Assembly for Face Anti-Spoofing [69.80851569594924]
  FAS(Generalizable Face Anti-Spoofing)は注目されている。 この作業では、完全な表現をコンテンツとスタイルに分けます。 Shuffled Style Assembly Network (SSAN) は、異なるコンテンツやスタイルの特徴を抽出し、再組み立てするために提案されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-10T12:44:05Z)
• GroupFormer: Group Activity Recognition with Clustered Spatial-Temporal Transformer [16.988878921451484]
  GroupFormerは、個人とグループ表現を増強するために、空間的・時間的コンテキスト情報を共同でキャプチャする。 提案するフレームワークは,VolleyballデータセットとCollective Activityデータセットの最先端メソッドよりも優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-28T11:24:36Z)
• Fairness for Image Generation with Uncertain Sensitive Attributes [97.81354305427871]
  この研究は、画像超解像のような生成手順の文脈における公平性の問題に取り組む。 伝統的群フェアネスの定義は通常、指定された保護された群に関して定義されるが、本質的な真偽は存在しないことを強調する。 人口比率の自然拡大はグループ化に強く依存しており、明白に達成可能であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-23T06:17:17Z)
• Cross-Modal Discrete Representation Learning [73.68393416984618]
  本稿では,様々なモダリティにまたがるより細かい粒度を捉える表現を学習する自己教師型学習フレームワークを提案する。 我々のフレームワークは、異なるモダリティ間で共有されるベクトル量子化によって生成される離散化された埋め込み空間に依存している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-10T00:23:33Z)
• Mitigating Face Recognition Bias via Group Adaptive Classifier [53.15616844833305]
  この研究は、全てのグループの顔がより平等に表現できる公正な顔表現を学ぶことを目的としている。 我々の研究は、競争精度を維持しながら、人口集団間での顔認識バイアスを軽減することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-13T06:43:37Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。