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Online Ressourcen
Link zu diesem Datensatz https://d-nb.info/1353507181
Titel Wie viel Gender Bias steckt in ChatGPT? / Carolin Ellersiek ; Gutachter: Susanne Vogel, Mathias Kauff
Person(en) Ellersiek, Carolin (Verfasser)
Vogel, Susanne (Gutachter)
Kauff, Mathias (Gutachter)
Verlag Hamburg : MSH Medical School Hamburg
Zeitliche Einordnung Erscheinungsdatum: 2025
Umfang/Format Online-Ressource (pdf)
Hochschulschrift Masterarbeit, Hamburg, MSH Medical School Hamburg, 2024
Persistent Identifier URN: urn:nbn:de:gbv:2915-opus-9213
URL https://opus.bsz-bw.de/msh/frontdoor/index/index/docId/921 (Verlag)
Sprache(n) Deutsch (ger)
Schlagwörter Bias ; Gender ; ChatGPT
Geschlechtsunterschied* ; ChatGPT* ; Persönlichkeitsfaktor* ; Künstliche Intelligenz* ; Geschlechterrolle* ; Geschlechterstereotyp* (*maschinell ermittelt)
DDC-Notation 612.82 (maschinell ermittelte DDC-Kurznotation)
Sachgruppe(n) 610 Medizin, Gesundheit

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