15、塔斯马尼亚酷儿群体的性健康困境与解决之道

塔斯马尼亚酷儿群体的性健康困境与解决之道

1. 塔斯马尼亚生活与酷儿群体健康现状

塔斯马尼亚的生活环境促进了社区联系,但这也对新自由主义个人主义提出了挑战。酷儿女性和非二元性别人士在获取包容性医疗保健方面面临诸多困难,这进一步强化了他们在异性恋规范体系中的“局外人”地位,即便他们将自己定位为普通、中立的公民。

2. 概念性的医疗可及性障碍

2.1 预期污名的影响

  • 预防性健康筛查的回避 :许多年轻人因预期塔斯马尼亚的医疗从业者不会接纳他们,而回避预防性性健康筛查。例如,Middy因朋友的负面经历,对宫颈涂片检查感到恐惧,不敢去看全科医生;Max则因担心医生的不同对待和不重视,长期推迟就医。
  • 农村地区的特殊情况 :农村地区主流LGBTIQ包容性服务匮乏,年轻人普遍认为大多数医疗服务存在异性恋偏见。农村人口少,缺乏匿名性,影响了年轻人的就医行为,尤其是在性健康和性别相关健康方面。农村酷儿患者若未在社区“出柜”,更不太可能向医疗提供者透露自己的性取向。

2.2 双性恋身份的披露问题

  • 认为双性恋与健康无关 :部分参与者认为双性恋与健康无关,不太可能在性健康医疗中披露自己的双性恋身份。例如,Isabelle、Audrey和Carrie都觉得除非有特殊情况,否则无需向医生提及自己的双性恋身份。
  • 双性抹除与内化污名 :这种将双性恋视为无关紧要的观点,重现了双性抹除现象。双性恋女性和非二元
MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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