9、战略国家中不断变化的女权政治

战略国家中不断变化的女权政治

1. 女权国家行动者与既定女性非政府组织的现状

1.1 女权国家行动者的角色转变

部分女权国家行动者成为治理女权主义者,他们不直接解决现存的性别平等问题和权力关系,而是采用“善治”工具,专注于设定目标和衡量成功。不过,并非所有女权国家行动者与国家的关系都相同,对新环境的反应也各异。例如,平等监察员在监督性别平等立法合规的基础上,更积极地提高公众对性别平等问题的认识,并将性别问题政治化。

1.2 既定女性非政府组织影响力减弱

战略治理改革削弱了一些关键既定女性组织的影响力,原因如下:
- 传统影响渠道失效 :政府谈判曾是女性非政府组织影响国家的重要渠道,但在战略治理背景下,其性别平等诉求在关注少数横向优先事项的战略政府计划中无足轻重。同时,政治意识形态也有影响,芬兰人党反对女权主义,在政府谈判中为男性权利游说。
- 战略伙伴关系受限 :既定女性组织很大程度上依赖与国家性别平等机构和倡议的战略伙伴关系,但战略治理改革限制了这些机构的权力。而且,这些组织不太愿意与经济行为者或负责部委政治指导的人合作,其他影响渠道如正式咨询程序也变得不那么有效。

1.3 内部困境与新政治化尝试

战略治理强调经济在政治议程中的作用,导致芬兰两个关键女性非政府组织网络Nytkis和NJKL内部陷入困境。它们难以应对政府对经济首要地位的主张,无法对紧缩政策进行有力批判。Nytkis仅批评了拟议削减开支缺乏性别影响评估,其批判符合不质疑金融治理性别基础的治理女权主义模式。而更独立的女权主义协会Unioni虽能对紧缩倡

【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与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,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与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与效率,为后续的电能治理与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的实现过程与特征提取步骤,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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