1引言妇女的经济赋权是一个复杂而有争议的概念。授权维度可以包括资源(例如资产),代理(例如决策)和成就(例如教育)(Kabeer 1999)。实证研究清楚地表明,家庭不是“统一”的 - 他们并不能完美地汇集资产,也没有相同的偏好(Quisumbing and Maluccio 2003; Doss 1996)。因此,在全球范围内,资产(Deere and Doss 2006),代理机构(Hanmer and Klugman 2016)和成就(World Bank 2011)存在较大的性别差距(World Bank 2011)。我们的研究调查了苏丹经济赋权中性别差异的性质。我们专门研究了经济资产资源(牲畜,土地,耐用物,手机和金融资产的权利)中性别差异的程度。我们还根据性别角色态度,妇女的流动性和决策来探索机构。2结果通过性别进行分析,还特别关注生活过程中的差异。Past research in MENA has emphasized gender-differentiated life course trajectories (Amer 2019; Amer and Atallah 2022; Assaad and Krafft 2021; Assaad, Krafft, and Salemi 2023; Krafft and Assaad 2020; Assaad, Binzel, and Gadallah 2010; Assaad, Krafft, and Selwaness 2022; Dhillon and Yousef 2009; Gebel and Heyne 2014)。该地区的护理工作中最大的性别差异,包括苏丹(国际劳工组织2018;阿萨德,克拉夫特和贾姆卡尔2023年)。2022)。纸张的组织如下。该地区的性别规范倾向于强调一个强大的女性家庭主妇/男性养家糊口的模型(Keo,Krafft和Fedi 2022; El-Feki,Heilman和Barker,2017年; Hoodfar 1997),苏丹也不例外(Osman,Etang和Kirkwood 2022; Etang 2022; Etang et ang eT。苏丹的研究已经在劳动力参与和就业率方面建立了很大的性别差异(Ebaidalla and Nour 2021; Krafft等人。2023; Krafft,Nour和Ebaidalla 2022; Assaad,Krafft和Jamkar 2023)。妇女的早婚和较大的配偶年龄差异在苏丹(中央统计局(CBS)和联合国儿童基金会苏丹2016年; Krafft等人。2023),这可能导致婚姻中经济赋权的差异。本文证明了赋予经济权能的重要性别差异,限制了苏丹妇女的代理和资源。尽管在某些领域(例如教育,性别规范)通常支持性别均等,但在其他领域,例如就业,结果更为混合,对妇女就业可接受的条件有很大的限制。虽然只有少数受访者认为家庭暴力可能是合理的,但妇女的流动性面临很大的限制。尽管妇女在婚姻中获得了额外的决策参与,但男人在这个领域仍然有更多的代理。妇女在诸如包裹等资产的权利方面面临着巨大的差异。随着男性的年龄和结婚,他们倾向于增加资产的权利,而对于妇女来说,婚姻通常意味着减少权利。第2节讨论了苏丹劳动力市场小组调查数据以及我们分析中使用的授权措施以及我们的方法。第3节提出了结果,首先是代理机构(性别角色态度,家庭暴力的理由,流动性和
摘要 糖尿病(DM)管理的主要问题是患者承受巨大的情感和认知负担,这使他们容易受到各种心理问题的影响。糖尿病患者经常面临焦虑、压力、恐惧和内疚等情感问题。自我赋权在帮助患者有效管理病情和提高应对疾病的情商方面发挥着重要作用。本研究旨在分析 RSD 医院 2 型糖尿病患者的自我赋权与情绪智力之间的关系。苏班迪·詹贝尔。本研究采用横断面分析观察设计,采用连续抽样技术,涉及 112 名受访者。分别使用糖尿病赋权量表长表(DES-LF)和特质情绪智力问卷短表(TEIQUE-SF)工具来评估自我赋权和情绪智力。数据分析采用皮尔逊相关性进行,显著性水平为 0.01。结果显示,自我赋权的平均值为52.96(SD=±2.8),情绪智力的平均值为152.53(SD=±20.8)。研究发现,自我赋权与情商之间存在很强的正相关关系(p 值 = 0.000,r = 0.999)。自我赋权水平越高,2 型糖尿病患者的情商就越高。这一发现强调了提高 2 型糖尿病患者的情商的重要性。关键词:2 型糖尿病、情商、自我赋权
越来越多的证据表明,扩大数字支付渠道是提高女性金融包容性和促进经济增长的有效工具。国际货币基金组织 (IMF) 最近的研究表明,提高支付领域的数字金融包容性可使年经济增长率提高 2.2 个百分点(Khera 等人,2021 年)。世界银行过去十年的研究也经常表明,赋予妇女经济权能可提高经济生产力并改善各国的发展成果(例如,参见世界银行,2012 年)。在本文中,我们概述了扩大女性获得和使用数字支付的好处,重点关注为女性企业家提供适当数字技能的乘数效应。
(初步反对意见、优点、赔偿和费用)就 Gomes Lund 等人而言。美洲人权法院(以下称“美洲人权法院”或“法院”),由以下法官组成:迭戈·加西亚·萨扬,院长;莱昂纳多·A·佛朗哥,副总裁;曼努埃尔·E·文图拉·罗伯斯,法官;玛格丽特·梅·麦考利,法官; Rhadys Abreu Blondet,法官;阿尔贝托·佩雷斯·佩雷斯,法官;法官爱德华多·维奥·格罗西 (Eduardo Vio Grossi) 和专案法官罗伯托·德·菲格雷多·卡尔达斯 (Roberto de Figueiredo Caldas);同时出席的还有秘书 Pablo Saavedra Alessandri 和副秘书 Emilia Segares Rodríguez,根据《美洲人权公约》(以下简称“《公约》”或“美洲公约”)第 62(3) 条和第 63(1) 条以及法院《程序规则》1(以下简称“程序规则”)第 30、38(6)、59 和 61 条,作出本判决。
此外,分组讨论会不会分散到不同的地点。就像细胞分裂一样,小组从主圈开始形成,所有小组的参与者都可以通过聚集在每个节点周围的参与者数量来了解哪些主题最有趣。与更传统的引导技术相反,固执己见或咄咄逼人的参与者通常会主导会议进程,但最终会发现自己没有观众,因为参与者可以自由地转向他们最感兴趣的讨论。这是一个有机的过程,也是高度民主的。即使是胆小或不情愿的参与者也可以发现自己能够直接影响事件,只要参加他们认为有趣或重要的讨论,而不参加那些不有趣的讨论。
简介《确保金融赋权战略》(SAFE)报告重点介绍了金融知识和教育委员会 (FLEC) 各机构在 2023 财年和 2024 财年为推进 FLEC 使命而采取的行动。1FLEC 继续以协调、支持和鼓励联邦政府提高金融知识和教育水平为战略重点,致力于作为公共和私营部门的合作伙伴,提高美国人的金融知识、技能和决策能力,并让美国人能够利用这些能力来增进他们的财务状况。FLEC 各机构在 2023 财年和 2024 财年完成了重要项目。2023 年 9 月,财政部发布了一份关于《气候变化对美国家庭财务的影响》的报告,讨论了家庭在气候变化下面临的现在和未来的财务挑战,以及促进金融复原力的机遇和策略。该报告是为了响应拜登总统在第 14030 号行政命令《气候相关金融风险》和第 13985 号行政命令《通过联邦政府促进种族平等和支持服务不足的社区》中提出的目标而发布的,并响应了金融稳定监督委员会 2021 年 4 月报告中的建议,评估了气候变化对美国家庭财务的各种影响,特别关注那些可能受到最不利影响的家庭和个人。该报告是在与 FLEC 代表机构协商后制定的。FLEC 在 2023 财年和 2024 财年每年举办三次公开会议,重点讨论金融知识和教育的关键主题。
3.6.根据 Jain 等人的说法。 al(2022),研究人员和开发人员致力于提高人工智能模型的质量。然而,此类模型的有效性取决于其训练所用数据的质量。事实上,通常,训练集在其原始收集状态下并不适合机器学习。因此,需要进行操作来选择数据、消除错误和噪音、平衡数据多样性(平衡)、调整信息格式等。这些操作构成了人工智能系统的预处理阶段,其结果直接影响生成模型的质量。这是因为不正确、格式不良或有偏差的数据往往会产生可疑的模型。
照片:Mads Nissen/Panos Pictures(作为 TYTW 的“濒临绝境的女孩”的一部分)。12 岁的亚历山德拉在下山回家的路上使用手机,她从偏远的山村 Pueblo Nuevo 放学回家,该地区受到哥伦比亚武装冲突的严重影响。青春期是年轻人人生发展的关键阶段,在此期间,重大的身体、情感和社会变化与强大的社会规范和制度相互作用,塑造他们的未来。由于全球约有一半人口年龄在 30 岁以下,因此需要齐心协力解决青少年,特别是青春期女孩在过渡到成年期时面临的重大和具体挑战。这一群体的发展成果和整体进步将是实现更大经济增长、民主和稳定的重要决定因素。努力保障他们的人权并促进他们参与社会和经济对于推进美国的外交政策、国家安全和国际发展优先事项至关重要。 2024 年战略更新直接响应了国会更新 2016 年美国赋权青春期女孩全球战略的请求。
鉴于缺乏国际上公认的护理就业定义,国际劳工组织(ILO)的实验系列对护理就业的性质及其特点提供了宝贵的见解。这些估计数指的是在各种环境中从事的有偿护理工作,包括私人家庭(如家政工人)、社区、公立和私立医院、诊所、疗养院、学校和其他护理或支持机构。14护理工作者可能与私人家庭、公共机构、营利性企业或非营利组织有雇佣关系,也可能是自雇人士。然而,值得注意的是,目前国际劳工组织对护理就业的定义仅包括与家庭有雇佣关系的家政工人。因此,这个定义低估了这一群体的工人。
1 我在其他地方讨论了“原因”(近因而非简单原因的一种版本)如何成为确定文学或艺术作品是否有人类作者的合适概念。请参阅 Daniel Gervais 的《机器作为作者》,105 I OWA L. R EV。2053(2020 年);Daniel Gervais,《人类原因》,《知识产权与人工智能研究手册》(R. Abbott 编辑,即将于 2022 年出版)。我在这两个来源中给出了这些类型作品的多个示例。本文使用“机器”作为通用术语,可能适用于使用 AI 软件的计算机,但也可以涵盖能够移动的机器,例如在画布上绘画的机器人。2 机器学习是 AI 的主要形式。参见 Roberto Iriondo,机器学习 (ML) 与人工智能 (AI) – 关键差异,T OWARDS AI(2018 年 10 月 15 日),https://medium.com/datadriveninvestor/differences-between-ai-and-machine-learning-and-why-it-matters-1255b182fc6(“‘机器学习 [ML] 是研究计算机算法,使计算机程序能够通过经验自动改进。’— ML 是我们期望实现 AI 的方式之一。机器学习依赖于处理大型数据集,通过检查和比较数据来找到共同模式并探索细微差别[,]”引用卡内基梅隆大学机器学习系前主任 Tom M. Mitchell 教授的话)。3 17 U.S.C.§ 106(2)。4 17 U.S.C.§ 101(强调添加)。5 一个众所周知的例子是名为 e-David 的机器,它使用复杂的视觉优化算法制作绘画,该算法“用相机拍照并根据这些照片绘制原画。” Shlomit Yanisky-Ravid,生成伦勃朗:3A 时代的人工智能、版权和问责制——类人作者已经到来——一种新模式,2017 M ICH 。S TATE L. R EV 。659, 662 (2017);另见下文第 III.A 节。6 请参阅 Gaëtan Hadjeres 和 François Pachet,《DeepBach:巴赫合唱团一代的可操纵模型》,AR X IV 1(2016 年 12 月 3 日),https://arxiv.org/pdf/1612.01010v1.pdf