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title: "Divergenz: Intersectionality in artificial intelligence: Framing concerns and recommendatio"
type: divergenz
pattern: Semantische Expansion
human_decision: Exclude
llm_decision: Include
severity: 2
paper_id: 259
tags:
  - divergenz
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# Divergenz: Intersectionality in artificial intelligence: Framing concerns and recommendations for action

**Paper:** Ulnicane (2024)
**Paper-ID:** 259

## Entscheidungen

| | Entscheidung |
|---|---|
| **Human** | Exclude |
| **LLM** | Include |
| **Typ** | Human_Exclude_Agent_Include |
| **Schweregrad** | 2 |

## Kategorie-Vergleich

| Kategorie | Human | LLM | Divergent |
|-----------|-------|-----|----------|
| AI_Literacies | Nein | Nein |  |
| Generative_KI | Nein | Nein |  |
| Prompting | Nein | Nein |  |
| KI_Sonstige | Ja | Ja |  |
| Soziale_Arbeit | Nein | Nein |  |
| Bias_Ungleichheit | Ja | Ja |  |
| Gender | Ja | Ja |  |
| Diversitaet | Ja | Ja |  |
| Feministisch | Ja | Ja |  |
| Fairness | Nein | Ja | **X** |

## LLM-Reasoning

> Paper erfüllt beide Bedingungen: TECHNIK (KI_Sonstige: algorithmische Systeme für Recruitment/Resume-Screening) und SOZIAL (Bias_Ungleichheit, Gender, Diversitaet: explizite Analyse von Rassismus und Geschlechterdiskriminierung; Feministisch: intersektionale Analyse nach Crenshaw-Logik; Fairness: algorithmic fairness in hiring). Substanzielle empirische Studie mit klarem intersektionalem Fokus.

## Divergenz-Muster

**Pattern:** Semantische Expansion

**Begruendung:** Das LLM dehnt die Kategorie 'Fairness' über algorithmische Fairness hinaus auf intersektionale Gerechtigkeitsanalyse aus, während der Human diese als eigenständige technische Kategorie enger fasst. Die divergente Kodierung bei Fairness ist keine Keyword-Übereinstimmung, sondern eine unterschiedliche Interpretation des Kategorienumfangs.

## Annotation

Agent sieht Relevanz, die Expert:innen nicht sehen | Human-Exclusion: Duplicate | Sozial-Differenz: Fairness

