4、北欧地区女权主义中的吸纳与争议

北欧地区女权主义中的吸纳与争议

1. 引言

在北欧地区,福利国家与社会运动的历史合作使得吸纳成为一个关键问题。然而,从吸纳研究领域的视角探索北欧地区女权主义的研究却相对较少。这是令人遗憾的,因为性别学者们长期以来都强调不同类型的民主与性别及性平等之间联系的重要性。

2. “性别友好”福利国家与“北欧例外论”

2.1 “性别友好”福利国家

研究者常将北欧地区女权主义的特点核心描述为涉及北欧国家与女权运动的历史合作。如今,“女性友好”或“性别友好”的北欧社会描述虽隐喻性强但分析能力弱,却仍被广泛使用。这些描述体现了女权主义的成功,因为女权斗争使性别平等议程被纳入社会民主主义启发的“北欧福利模式”。不过,这一模式在赋予某些性别群体利益的同时,也强化了民主赤字和严重的排斥现象,使其他群体处于不利地位。

2.2 “北欧例外论”

“北欧例外论”同样是一个隐喻性强但分析能力弱的概念,它包含两个要素:
- 民主与平等的神话 :北欧福利国家被认为是福利国家源于长期反对不平等斗争这一规则的例外。以瑞典为例,尽管常被认为其福利和平等模式是早期现代自由农民长期平等主义历史轨迹的逻辑结果,但事实并非如此。1900 年的瑞典拥有西欧最不平等的投票法,经济不平等程度甚至超过美国。20 世纪瑞典的平等主义根源在于 1870 年后出现的组织良好、具有强大平等主义反霸权文化和广泛民众政治参与的大众运动。
- 对殖民历史的忽视 :北欧地区被视为帝国主义和殖民主义对欧洲国家身份形成影响规则的例外。在北欧白人的自我认知中,殖民历史处于边缘地位。这种观念导致

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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