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images/notre_dame.jpg ADDED Viewed

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-		<div id="head-flex-container">
 			<div id="title-container">
 				<h1 id="name">EDIA</h1>
 				<h2 id="subname">Estereotipos y Discriminación en Inteligencia Artificial</h2>
 			</div>
 			<button id="translate" onclick="translatePage()"><img id="flag-translate" src="images/united-states.png" alt=""> English</button>
-		</div>
-		<div id="description-container">
 			<p id="intro_1">Los modelos de lenguaje y las representaciones de palabras obtenidas con aprendizaje automatizado han demostrado contener estereotipos discriminatorios. Aquí presentamos un conjunto de herramientas de inspección: EDIA (Estereotipos y Discriminación en Inteligencia Artificial). El objetivo de este proyecto es diseñar y evaluar una metodología que permita a comunidades de ciencias sociales y personas expertas de dominio en Latinoamérica, explorar sesgos y estereotipos discriminatorios presentes en word embeddings y modelos de lenguaje. También les permite definir el tipo de sesgo a explorar y acercarse a un enfoque interseccional desde dos dimensiones binarias de análisis (por ejemplo, <i>mujer-hombre</i> vs <i>gordo-flaco</i>).</p>
 			<p id="intro_2">EDIA contiene diversas herramientas que sirven para detectar e inspeccionar sesgos en sistemas de procesamiento de lenguaje natural basados en modelos de lenguaje o word embeddings. Contamos con modelos en español e inglés para trabajar y explorar los sesgos en diferentes idiomas a requerimiento de las personas usuarias. Cada una de las siguientes herramientas son funciones distintas que nos acercan a un aspecto particular de la problemática del sesgo y a la vez, nos permiten entender partes diferentes pero complementarias del mismo.</p>
-		</div>
-		<a class="button" id="tutorial" target="_blank" href="https://screencast-o-matic.com/watch/c3XlIKVUeMN">Video presentación de EDIA</a>
-		<div id="cards-container">
 			<div class="card" id="word-bias-card">
 				<h3 id="word-bias-title">Sesgos en listas de palabras</h3>
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 					</div>
 				</div>
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 		<footer>
-			<div id="image-flex-container">
 				<div id="main-buttons-flex-container">
 					<h4 id="backup-title">Backups de EDIA:</h4>
 					<a class="button" id="hf" target="_blank" href="https://huggingface.co/spaces/vialibre/edia_full_es">Pruébalo en HuggingFace🤗!</a>
 					<a class="button disabled" id="ccad" target="_blank" href="#">Pruébalo en nuestra universidad!</a>
 				</div>
 				<div id="organization-container">
 					<h4 id="organization-title">Desarollado por:</h4>
 					<a target="_blank" href="https://www.vialibre.org.ar/">
-						<img id="viaLibre-logo" src="images/viaLibre.jpg" alt="Banner Fundación ViaLibre">
 					</a>
 					<a target="_blank" href="https://www.famaf.unc.edu.ar/">
-						<img id="FaMAF-logo" src="images/Logo-FAMAF_UNC-color-2.jpg" alt="Banner FaMAF">
 					</a>
 					<h4 id="sponsors-title">Auspiciado por:</h4>
 					<a target="_blank" href="https://aplusalliance.org/about-fair/">
-						<img id="FaiR-logo" src="images/fair.png" alt="Banner FaiR">
 					</a>
 				</div>
 				<div id="our-pages-flex-container">
 					<h4 id="our-pages-title">Puedes encontrar a EDIA en:</h4>
 					<a target="_blank" href="https://github.com/fvialibre/edia">
 						<img id="github-logo" src="images/github.png" alt="EDIA's Github repository">
@@ -117,10 +140,14 @@
 						<img id="hf-logo" src="images/huggingface.svg" alt="ViaLibre's HuggingFace page">
 						HuggingFace🤗
 					</a>
 				</div>
-			</div>
 			<p id="footer-description">ACLARACIONES IMPORTANTES: Las consultas realizadas al usar este software quedan registradas automáticamente en nuestro sistema. Declaramos que la información recabada es anónima, confidencial y que el uso de la misma sólo será para fines de investigación. Para realizar las exploraciones de las dimensiones de análisis, como género, necesitamos simplificarlo a un fenómeno binario; entendemos que es una sobresimplificación, se trata de una primera aproximación a la familia de soluciones de mitigación que sabemos requiere de una mayor complejidad para tratar los fenómenos de sesgo dentro de los constructos sociales.</p>
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 				<h2 id="subname">Estereotipos y Discriminación en Inteligencia Artificial</h2>
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 			<p id="intro_1">Los modelos de lenguaje y las representaciones de palabras obtenidas con aprendizaje automatizado han demostrado contener estereotipos discriminatorios. Aquí presentamos un conjunto de herramientas de inspección: EDIA (Estereotipos y Discriminación en Inteligencia Artificial). El objetivo de este proyecto es diseñar y evaluar una metodología que permita a comunidades de ciencias sociales y personas expertas de dominio en Latinoamérica, explorar sesgos y estereotipos discriminatorios presentes en word embeddings y modelos de lenguaje. También les permite definir el tipo de sesgo a explorar y acercarse a un enfoque interseccional desde dos dimensiones binarias de análisis (por ejemplo, <i>mujer-hombre</i> vs <i>gordo-flaco</i>).</p>
 			<p id="intro_2">EDIA contiene diversas herramientas que sirven para detectar e inspeccionar sesgos en sistemas de procesamiento de lenguaje natural basados en modelos de lenguaje o word embeddings. Contamos con modelos en español e inglés para trabajar y explorar los sesgos en diferentes idiomas a requerimiento de las personas usuarias. Cada una de las siguientes herramientas son funciones distintas que nos acercan a un aspecto particular de la problemática del sesgo y a la vez, nos permiten entender partes diferentes pero complementarias del mismo.</p>
+			<a class="button" id="tutorial" target="_blank" href="https://screencast-o-matic.com/watch/c3XlIKVUeMN">Video presentación de EDIA</a>
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 				<h3 id="word-bias-title">Sesgos en listas de palabras</h3>
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 					<h4 id="backup-title">Backups de EDIA:</h4>
 					<a class="button" id="hf" target="_blank" href="https://huggingface.co/spaces/vialibre/edia_full_es">Pruébalo en HuggingFace🤗!</a>
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 					<h4 id="organization-title">Desarollado por:</h4>
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 						HuggingFace🤗
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 			<p id="footer-description">ACLARACIONES IMPORTANTES: Las consultas realizadas al usar este software quedan registradas automáticamente en nuestro sistema. Declaramos que la información recabada es anónima, confidencial y que el uso de la misma sólo será para fines de investigación. Para realizar las exploraciones de las dimensiones de análisis, como género, necesitamos simplificarlo a un fenómeno binario; entendemos que es una sobresimplificación, se trata de una primera aproximación a la familia de soluciones de mitigación que sabemos requiere de una mayor complejidad para tratar los fenómenos de sesgo dentro de los constructos sociales.</p>
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