Applied Sciences· 2026Q2
FairEdu-GCT: Yüksek Öğrenime Heterojen Getirileri Tahmin Etmek İçin Grafik Geliştirilmiş, Adalet Farkındalığına Sahip Bir Çerçeve
FairEdu-GCT: A Graph Enhanced, Fairness Aware Framework for Predicting Heterogeneous Returns to Higher Education
- 0atıf
- Q2SCImago
- 2026yıl
Kısa özet
Yeni bir çerçeve olan FairEdu-GCT, kurumsal ilişkileri ve demografik adaleti entegre ederek yüksek öğrenimin kazanç dağılımını tahmin ediyor, temel modelleri RMSE'de %16,2 ve PEHE'de %25,1 oranında geride bırakırken, demografik eşitlik açıklarını %46,5 oranında azaltıyor.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
ÇıkarımlarUygulamada
Ana noktalarUygulamada
Makaleye SorUygulamada
Devamı Pofolia uygulamasında
Çıkarımlar, ana noktalar ve makaleye soru sorma; ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Ücretsiz.
Web'de giriş yaparak açAlan: Bilgisayar Bilimi Uygulamaları
Computer Science ApplicationsComputer Science