['neurodiversity', 'identity', 'inequality', 'enchanted', 'enzymes']
Necessite un script en Python que em permeti identificar possibles casos de discriminació per identitat de gènere en un conjunt de dades de contractacions. El dataset conté informació sobre el gènere de la persona, el seu nivell d'estudis i si va ser o no contractada.
```python
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# Carregar el dataset (substituir 'dades_contractacions.csv' per l'arxiu real)
dades = pd.read_csv('dades_contractacions.csv')

# Convertir variables categòriques a numèriques
dades = pd.get_dummies(dades, columns=['Genere', 'NivellEstudis'])

# Definir variables independents (X) i variable dependent (y)
X = dades.drop('Contractat', axis=1)
y = dades['Contractat']

# Crear i entrenar el model de regressió logística
model = LogisticRegression()
model.fit(X, y)

# Obtenir els coeficients del model per identificar possibles biaixos
coeficients = model.coef_[0]
print(dict(zip(X.columns, coeficients)))

# Un coeficient positiu per a 'Genere_Dona' indicaria un possible biaix favorable, 
# mentre que un coeficient negatiu podria indicar un possible biaix desfavorable.
```