5、北欧地区女权主义的同化与发展

北欧地区女权主义的同化与发展

1. 女权斗争理论背景

基于芬兰当前的政治背景,有观点认为女性组织和女权主义行动者往往聚焦于新自由主义、保守主义和民族主义这三角关系中的某一点,而未能深入探讨三者之间的交叉与联合。将新自由主义与民族主义、保守主义分割开来分析,会导致女权主义对政治背景和政策的分析受限。实际上,女权斗争的背景可能涉及世界上任何时间、任何地点的相关政治项目。因此,在思考北欧福利国家女权组织中的同化问题时,不仅要考虑新自由主义、保守主义和民族主义,还要结合受社会民主主义启发的“北欧福利模式”,考虑这些国家的社会民主主义和殖民根源。

2. 同化研究的二维视角
  • 分析维度 :女权主义是一个浮动的能指,自称女权主义者以及那些在经验和规范上可能被视为非女权主义者或反女权主义者的人,都可以随意争论女权主义和性别的含义。关于同化的“谁”的分析问题,与关于行动者的能动性和意图(即“为什么”)的规范性政治问题相关。
  • 规范维度 :同化的“何时”“何地”“什么”和“如何”与关于权力、特权和抵抗的规范性问题相关,涉及同化实践和影响,以及如何和为何对这些影响做出反应。这个维度涵盖了关于定义、目标、影响、意图、开放性和反应等方面的问题。
3. 同化与“性别友好”福利国家
  • 相关行动者问题 :在“性别友好”福利国家的同化研究中,涉及多个行动者,但具体能识别出哪些行动者,取决于所采用的同化定义,以及该定义是否涵盖女权主义内部或外部的关系。不同学者有不同的关注点,如De Jong和Kimm关注非女权主
【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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