Pētījumi

Nīderlandes, Kanādas, Zviedrijas valstu izvērtējums: diskriminācijas novēršanas prakses

Pieredzes un labās prakses piemēri, nodrošinot mērķtiecīgus atbalsta un tematiskos pasākumus sabiedrības izpratnes un informētības paaugstināšanai par etniskās piederības diskriminācijas pamatu.

Pētījums “Nīderlandes, Kanādas, Zviedrijas valstu izvērtējums: diskriminācijas
novēršanas prakses” uztverams kā sākuma atskaites ziņojums, lai iepazītos un novērtētu
rasisma un etniskās diskriminācijas apkarošanas centienus Eiropā un citviet pasaulē un veidotu
izpratni par praktiskajiem soļiem un stratēģijām, kas nepieciešamas, lai veicinātu cilvēktiesību
aizsardzību, panāktu taisnīgumu un risinātu aizspriedumu un diskriminācijas problēmas to
saknē.


Pētījumā tiek analizēta trīs Eiropas un pasaules valstu – Nīderlandes, Zviedrijas un Kanādas –
pieredze rasisma un etniskās diskriminācijas apkarošanā, apskatīts to vēsturiskais konteksts,
mūsdienu politikas veidošanas prakse un sabiedrības informēšanas un iesaistīšanas centieni.

Citi resursi

Pētījumi

Šis ir ceturtais ziņojums McKinsey sērijā, kurā tiek pētīts dažādības ekonomiskais pamatojums, sekojot iepriekšējiem ziņojumiem "Kāpēc dažādība ir svarīga" (2015), "Rezultātu sasniegšana ar dažādību" (2018) un "Dažādība uzvar" (2020). 2023. gada ekonomiskais pamatojums ir spēcīgākais kopš ir sākta šī izpēte. Būtisks jaunatklājums ir tas, ka dažādības vadība pārliecinoši saistās ne tikai ar uzņēmumu izaugsmes ambīcijām un lielāku sociālo ietekmi, bet arī ar apmierinātāku darba kolektīvu.

Ikona Bultiņa pa labi Bultiņas pa labi apraksts
Pētījumi

Pētījums “Mākslīgā intelekta sistēmas un diskriminācijas aspekti”, autore: Dr.iur. Irēna Barkāne. Pētījuma analizēts diskriminācijas aizlieguma, datu aizsardzības un mākslīgā intelekta normatīvais regulējums, kā arī vērsta uzmanību uz esošā tiesiskā regulējuma problēmām un izaicinājumiem algoritmu un MI sistēmu izmantošanas kontekstā, kā arī apkopoti un analizēti uzskatāmākie piemēri no starptautiskās prakses, kas saistīti ar MI sistēmu radīto diskrimināciju iepriekš minētajās četrās jomās. Pētījumā pamatā tiek analizēti piemēri no prakses par MI sistēmu radīto diskrimināciju šādu kritēriju dēļ – dzimums, invaliditāte, rase, etniskā piederība, sociālais stāvoklis, vecums, seksuālā orientācija. Tajā pašā laikā pētījumā tiek apskatīti arī piemēri par to, kā MI sistēmu izmantošana citu kritēriju dēļ var radīt pozitīvu/negatīvu attieksmi iepriekš minētajās jomās.

Ikona Bultiņa pa labi Bultiņas pa labi apraksts
Skatīt citus resursus Ikona Bultiņa pa labi Bultiņas pa labi apraksts