是的，DCAST框架不僅可以緩解選擇偏差，還可以應用於其他形式的模型偏差，如人口統計偏差和測量偏差。具體而言：
人口統計偏差：DCAST的類別感知特性使其能夠針對不同的人口統計群體進行樣本選擇，從而減少模型對某些群體的偏見。通過在每個類別中選擇多樣化的樣本，DCAST可以確保模型在不同人口統計特徵下的公平性，從而提高預測的公平性和準確性。
測量偏差：DCAST可以通過在樣本選擇過程中考慮測量誤差來緩解測量偏差。這可以通過引入不確定性建模來實現，對於每個樣本的測量值，DCAST可以考慮其潛在的誤差範圍，並在選擇樣本時優先考慮那些測量誤差較小的樣本。
多樣性增強：DCAST的多樣性模塊可以進一步擴展，以考慮不同類型的偏差，通過選擇在特徵空間中分佈更廣泛的樣本來減少模型的偏見，這樣可以提高模型對於不同類型偏差的抵抗力。