13、胖女人的性与自我接纳之旅

胖女人的性与自我接纳之旅

在当今社会,胖女人常常面临着诸多关于身材和性的刻板印象。一些人认为胖女人缺乏吸引力,甚至将胖与非性化或过度性化联系起来。然而,通过对众多胖女人的经历研究,我们发现了截然不同的一面。

性观念与社交压力

在性观念方面,不同性取向的胖女人都面临着一定的压力。例如,34岁的白人女性Dawn提到,女同性恋群体中,外貌规范正在发生变化,女同性恋们面临着更多符合传统美貌标准的压力,比如要瘦、化妆、有时尚且更具女性化的发型。在样本中的9位双性恋女性,她们的经历与其他女性并无显著差异。她们在寻找伴侣时,通常会让男性和女性主动接近自己,因为她们认为别人不会觉得自己有吸引力,不想冒险遭受拒绝的尴尬。

这表明,“胖”所带来的影响并非只局限于异性恋女性。就像性别表现一样,“胖”的行为表现源于文化和个人对胖人“适当”行为的期望,所以不能认为只有异性恋胖女人才会有与“胖”相关的困扰。

自我接纳的途径

许多胖女人找到了颠覆主流观念、挑战性别和身体规范的方法,从而实现自我接纳。以下是一些常见的途径:
1. 参与另类性生活方式 :在74位受访女性中,有16位参与了另类性生活方式,包括BDSM(束缚、纪律、施虐受虐)、多角恋、开放式关系以及群体或公开性行为等。具体情况如下表所示:
| 另类性活动类型 | 参与人数 |
| ---- | ---- |
| 积极参与BDSM | 7人 |
| 尝试各种形式的BDSM | 10人 |
| 目前或曾经参与多角恋关系 | 8人 |
| 参与公开或群体性行为 | 9人 |
| 参与所有这些性活动

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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