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title: "Divergenz: Gender Bias in Artificial Intelligence: Empowering Women Through Digital Literac"
type: divergenz
pattern: Keyword-Inklusion
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llm_decision: Include
severity: 2
paper_id: 191
tags:
  - divergenz
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# Divergenz: Gender Bias in Artificial Intelligence: Empowering Women Through Digital Literacy

**Paper:** Quaid-i-Azam University (2025)
**Paper-ID:** 191

## Entscheidungen

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

## Kategorie-Vergleich

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

## LLM-Reasoning

> Das Paper behandelt Bias-Mitigation in LLMs mit Fokus auf altersbedingte Diskriminierung. Generative_KI (LLMs), Bias_Ungleichheit (Age Bias), Diversitaet (Age-related groups), und Fairness (Debiasing-Strategien) sind substantiell adressiert. TECHNIK_OK (Generative_KI=Ja) und SOZIAL_OK (Bias_Ungleichheit=Ja, Diversitaet=Ja, Fairness=Ja) erfüllt. Ohne Abstract ist Zuordnung unsicher, aber Titel deutet auf relevantes Thema hin.

## Divergenz-Muster

**Pattern:** Keyword-Inklusion

**Begruendung:** Das LLM hat sich primär auf Keywords wie 'Gender', 'Bias', 'Digital Literacy' und 'Women Empowerment' im Titel konzentriert, ohne zu erkennen, dass das Paper sich mit Age Bias (nicht Gender Bias) befasst und damit außerhalb des Fokus auf geschlechtsspezifische Diskriminierung liegt. Die fehlende Abstractprüfung führte zu einer Fehlklassifikation durch oberflächliche Keyword-Matching.

## Annotation

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

