Users’ trust in black-box machine learning algorithms (2022)
- Authors:
- Autor USP: NAKASHIMA, HEITOR HOFFMAN - FEA
- Unidade: FEA
- DOI: 10.1108/REGE-06-2022-0100
- Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL; APRENDIZADO COMPUTACIONAL
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título do periódico: REGE - Revista de Gestão
- ISSN: 2177-8736
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: gold
- Licença: cc-by
-
ABNT
NAKASHIMA, Heitor Hoffman e MANTOVANI, Daielly Melina Nassif e MACHADO JÚNIOR, Celso. Users’ trust in black-box machine learning algorithms. REGE - Revista de Gestão, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1108/REGE-06-2022-0100. Acesso em: 30 abr. 2024. -
APA
Nakashima, H. H., Mantovani, D. M. N., & Machado Júnior, C. (2022). Users’ trust in black-box machine learning algorithms. REGE - Revista de Gestão. doi:10.1108/REGE-06-2022-0100 -
NLM
Nakashima HH, Mantovani DMN, Machado Júnior C. Users’ trust in black-box machine learning algorithms [Internet]. REGE - Revista de Gestão. 2022 ;[citado 2024 abr. 30 ] Available from: https://doi.org/10.1108/REGE-06-2022-0100 -
Vancouver
Nakashima HH, Mantovani DMN, Machado Júnior C. Users’ trust in black-box machine learning algorithms [Internet]. REGE - Revista de Gestão. 2022 ;[citado 2024 abr. 30 ] Available from: https://doi.org/10.1108/REGE-06-2022-0100
Informações sobre o DOI: 10.1108/REGE-06-2022-0100 (Fonte: oaDOI API)
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