“绿色 - 绿色替代维也纳(绿色)” 500014 1990年11月26日党的领导人彼得·克劳斯(Peter Kraus BSC),党负责人朱迪思·帕林格(JudithPühringer),州政党秘书大臣 - ing。Barbara Obermaier,俱乐部主席David Ellensohn,Christian Tesar的州业务,财务官员Markus Rathmayr,CosmaStögerBA的国家管理成员,国家管理杂志isabelle uhl
i。动员利益相关者和合作伙伴在县一级建设能力; ii。在影响政党管理的问题上与政党保持定期沟通; iii。定期探访政党县办公室,以核实办公室的位置,并遵守注册要求; iv。验证县一级的政党记录的可用性; v。验证在县级别的政党办事处的存在,并遵守合规要求; vi。保持适当的办公记录; vii。准备每月的运营报告和特别活动报告; viii。草案并进行有关政党注册的研究;和ix。参加政党的致敏活动。人格规格
在进行数学之前,请记住德国选举制度很复杂,因为它是一个混合选举制度,在该制度中,选民为代表选区的候选人投票,第二次投票是联邦政府中特定政党的候选人名单。只有赢得第二票5%的政党才能进入议会。但是,即使该党的全国投票低于5%,即使赢得至少三个选区席位(“ Direktmandat”)的政党仍然有权在议会中获得席位。由于还有另一个政党,巴伐利亚的FreieWähler(自由选民),这也可以清除5%的障碍或获得三个选区席位,因此下一个议会可能包括四个到八个政党。这对座椅(和大多数)的分布非常困难,这使得任何预测。
摘要研究表明,对政治和对在文化和经济上受到移民威胁的看法的愤慨情感增加了对某些欧洲国家中民粹政党的支持,并使宏观的经济状况产生了这些观念和情感,并增加了民粹主义的支持。本文表明,家庭一级的经济状况也影响了移民对一个国家的文化和经济的威胁的看法。低收入和中等收入人口更容易受到宏观层次因素(例如进口冲击)的经济困扰,这会增加对民主的不满,以及他们对移民是一种文化和经济威胁的看法,因此增加了投票支持民粹主义党派的可能性。使用2002年至2018年欧洲社会调查数据进行的调解分析提供了这一论点的证据。
摘要激进党何时获得支持?先前的研究认为经济和主流政党意识形态融合很重要。为了回应早期不一致的发现,我提供了一种互动方法的证据。反系统政党成功了。两项研究支持这种“危机与融合”模型。在总体级别上,反系统投票在负面经济增长时期和广泛主流党意识形态脱极化期间最强劲。在选民级别上,负面的经济评估与激进党投票之间的联系更加强烈,反之亦然,当宏观经济经济性生病时,个人对融合的看法本身与对这些政党的支持更加紧密相关。主流党的同质性激进地进行了经济投票,并加强了反系统挑战者。
以及是什么让它们变得民主,通常称为党内民主 (IPD)。我们研究现有的 IPD 测量方法,质疑其有效性,并探索通过机器学习 (ML) 技术增强它们的潜力。然后,我们将注意力转向 ML 在测量 IPD 和帮助政党进行日常组织方面的作用。由于政治团体的不透明性、活力和内部异质性,测量 IPD 具有挑战性,这些因素长期以来阻碍了该领域的研究。定量文本分析的最新进展提供了新的见解。学者们分析议会演讲,仔细研究党内会议上的辩论,并仔细研究党内文件以评估意识形态多样性。此外,他们还对党员和官员进行调查和问卷调查(Ceron,2017 年;Bernauer 和 Bräuninger,2009 年;Benoit 和 Herzog,2017 年;Greene 和 Haber,2017 年;2017 年;Medzihorsky、Littvay 和 Jenne,2014 年;Bäck,2008 年)。数字技术和社交媒体网站为收集相关信息以监测和评估 IPD 提供了新途径。然而,它们也引发了新的问题,即它们如何重塑 IPD 本身的动态(García Lupato 和 Meloni,2023 年;Dommett 等,2021 年;Scarrow,2013 年)。现有的 IPD 测量方法显示出一些局限性。首先,对于一个政党内部的民主究竟是什么,存在一定程度的概念模糊性(Borz & Janda,2020)。其次,目前的衡量标准往往侧重于正式要素,例如政党章程,而忽视了非正式做法,例如政党派系的影响或工会等外部影响。第三,标准的经验工具(如调查和问卷)带来了多重实际挑战,包括数据可用性有限、社会期望偏差、无法定期更新以及运行成本高昂。在本文中,我们不关注概念模糊性,这是一个影响所有方法的问题。相反,我们在特定的政党组织框架下,为 IPD 测量中更实际的挑战提供解决方案。为此,我们探索并映射数据管理和各种 ML 技术在 IPD 实证测量和研究中的适用性。这些技术涵盖多种任务,从数据收集和预处理到模式识别和定量测量。我们考虑了几种 ML 技术,例如自动文本/数据挖掘和自然语言处理 (NLP)(例如情绪分析、零样本/小样本分类 1 )、分类算法(例如逻辑回归)、集成方法(例如随机森林)和无监督学习(例如聚类算法)。接下来,我们分析政党如何利用 ML 来提高其内部组织和决策的公平性或有效性。最近的研究表明,尤其是在欧盟,政党越来越多地使用大数据和数字技术来竞选和运行其组织结构和功能(Barberà 等,2021 年)。传统的欧洲政党逐渐加强了其
干净的公共汽车和车队的部署不仅可以迈出改善运输环境足迹的重要一步,而且还可以作为提高整个运输质量的催化剂。通过整合干净的公共汽车和干净的车队技术,提示公共当局重新评估和增强公共交通生态系统的各个方面,包括(专用)基础设施,票务系统,乘客信息和服务集成。这种综合方法扩展到了城市物流和政府舰队,在这里采用干净的车辆技术进一步增强了可持续性的努力。此外,朝着干净的公共汽车和干净的车队的转变通常需要在维护设施和人员培训中进行升级,从而促进了公共组织内部持续改进和创新的文化。综合改进不仅使当前的用户受益,而且还吸引了新的骑手,从而促进了更可持续的出行环境。
人权,民主和法治是瑞典全球发展援助和瑞典发展援助提供明显附加价值的领域的优先领域。瑞典拥有丰富的经验,有助于加强民主政府形式的发展,包括运作良好的多方制度和自由且公平的选举。瑞典政党和政党附属组织(PAO)已成为这项工作的一部分,已有二十多年了。通过PAOS,瑞典政党分享经验,与合作国家合作并为合作伙伴国家的其他参与者提供支持,以实现战略目标。瑞典政党提供了重要的附加价值,尤其是在需要建立或增强对威权国家影响的政治韧性的情况下。在发展中国家的运作良好的民主和成熟的党制度与实现瑞典发展援助的实施相关。在更广泛的外交政策中,也有明显的瑞典利益协同作用。
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