Bias and unfairness in machine learning models: a systematic literature review. - Tiago Palma Pagano; Rafael Bessa Loureiro; Maira Matos Araujo; Fernanda Vitoria Nascimento Lisboa; Rodrigo Matos Peixoto; Guilherme Aragao de Sousa Guimaraes; Lucas Lisboa dos Santos; Gustavo Oliveira Ramos Cruz; Ewerton Lopes Silva de Oliveira; Marco Cruz; Ingrid Winkler; Erick Giovani Sperandio Nascimento (CoRR, 2022)

Context-Based Patterns in Machine Learning Bias and Fairness Metrics: A Sensitive Attributes-Based Approach. - Tiago Palma Pagano; Rafael Bessa Loureiro; Fernanda Vitoria Nascimento Lisboa; Gustavo Oliveira Ramos Cruz; Rodrigo Matos Peixoto; Guilherme Aragao de Sousa Guimaraes; Ewerton Lopes Silva de Oliveira; Ingrid Winkler; Erick Giovani Sperandio Nascimento (Big Data Cogn. Comput., 2023)

Bias and Unfairness in Machine Learning Models: A Systematic Review on Datasets, Tools, Fairness Metrics, and Identification and Mitigation Methods. - Tiago Palma Pagano; Rafael Bessa Loureiro; Fernanda Vitoria Nascimento Lisboa; Rodrigo Matos Peixoto; Guilherme Aragao de Sousa Guimaraes; Gustavo Oliveira Ramos Cruz; Maira Matos Araujo; Lucas Lisboa dos Santos; Marco Cruz; Ewerton Lopes Silva de Oliveira; Ingrid Winkler; Erick Giovani Sperandio Nascimento (Big Data Cogn. Comput., 2023)