国际图联（IFLA）的信息技术部、主题分析和检索部、编目部，目前正联合为2023年年会分会场征文，关注机器学习背景下的元数据相关问题。
主题是：机器学习世界中的图书馆数据：伦理、偏见和算法
显然这是目前国际关注的热点。摘译征文说明如下；提交细节在原文链接最后，略过未译。
Call for Papers — Open Sessions : Library data in the world of machine learning (2023-3-28)
IFLA信息技术部<https://www.ifla.org/units/it/>，主题分析和检索部<https://www.ifla.org/units/subject-analysis-and-access/>和编目部<https://www.ifla.org/units/cataloguing/>正在寻求在荷兰鹿特丹举行的2023年国际图联世界图书馆和信息大会联合公开会议上提交的论文。
主题：“机器学习世界中的图书馆数据：伦理、偏见和算法”
图书馆通过其专业知识，利用内容专业知识、专业数据标准、图书馆和数据工作流程以及以用户为中心的伦理框架内的技术工具，将信息的可发现性和可访问性放在首位。然而，这些专业做法并不是一成不变的；事实上，它们正在迅速发展，以在新系统和标准、新数据模型和格式以及新网络技术的环境中保持一致，所有这些都需要更新技能才能保持最新。
本次会议由信息技术部、主题分析和检索部以及编目部联合主办，旨在探讨这一演变带来的挑战和机遇，并强调世界各地图书馆正在使用的伦理问题、实用方法和技术解决方案。我们欢迎对元数据和技术交叉领域的工作进行案例研究，特别关注解决机器学习提出的主题的演示，如负责任的数据创建/管理、解决描述中的偏见以及平衡人类智力工作与算法和自动化的力量。
我们希望邀请您就以下分主题发表演讲或论文：
- 机器学习应用于图书馆环境中数据的伦理意义
- 平衡图书馆数据工作中的伦理考虑与高效流程
- 历史元数据问题——对机器学习的影响和通过机器学习进行补救
- 人工智能和关联数据/语义网工具如何应用于转换数据检索和发现的示例
- 调查工作人员在工具和技术的伦理使用方面的技能和知识的能力建设
- 准备和提供用于机器学习环境的伦理数据的方法
- 介绍在伦理框架内使用的工具或软件
- 对实验进行得不太顺利的反思；学到了什么？