60685 research outputs found
Sort by
Методичні вказівки до виконання курсової роботи з дисципліни "Організація і методика аудиту"
No full textМетою курсової роботи є поглиблення й узагальнення знань, здобутих студентами за час вивчення дисципліни «Організація і методика аудиту», закріплення навичок щодо здійснення окремих аудиторських процедур, розвиток професійних компетенцій стосовно організації та методики аудиту окремих об’єктів обліку
Models and methods of information technology for machine learning of electromyographic biosignal recognition systems
No full textДисертаційна робота присвячена підвищенню функціональної ефективності машинного навчання системи розпізнавання електроміографічних біосигналів (ЕМГ-біосигналів) для створення інтелектуального протезу шляхом побудови в рамках функціонального підходу до моделювання когнітивних процесів природнього інтелекту високо достовірних і оперативних вирішувальних правил, практично інваріантних до багатовимірності словника ознак і абетки класів розпізнавання.
Об’єктом дослідження є слабоформалізований процес машинного навчання системи розпізнавання ЕМГ-біосигналів для керування протезом кісті руки з неінвазивною системою зчитування біосигналів за умови неповної визначеності даних, обумовленої як довільними початковими умовами формування ЕМГ-біосигналів, так і перетином у просторі ознак класів розпізнавання, які характеризують ЕМГ-сигнали для керування жестами кісті та пальців руки.
Предметом досліджень є моделі і методи інформаційної технології інформаційно-екстремального машинного навчання системи розпізнавання ЕМГ-сигналів для керування протезом кісті руки з неінвазивною системою зчитування біосигналів.
Обрані методи дослідження базуються на принципах і методах інтелектуального інформаційного аналізу даних та інформаційно-екстремальної інтелектуальної технології машинного навчання для побудови високо достовірних і оперативних вирішувальних правил; методах теорії ймовірностей і математичної статистики для оцінки випадкових величин і перевірки статистичних гіпотез; методах та характеристиках теорії інформації для оцінки точності машинного навчання системи розпізнавання ЕМГ-біосигналів, які характеризують реакцією м’язів передпліччя на когнітивні команди відповідних жестів кісті та пальців руки; об’єктно-орієнтованій методології проектування складних систем для розробки інформаційного алгоритмічного та програмного забезпечення системи розпізнавання ЕМГ-сигналів, що навчається.
Обґрунтовано актуальність теми дисертації, зазначено зв’язок роботи з науковими темами, сформульовано мету та задачі дослідження, визначено об’єкт, предмет та методи дослідження, показано наукову новизну та практичне значення отриманих результатів, наведено інформацію про практичне використання, апробацію результатів та їх висвітлення у публікаціях.
За результатами аналізу сучасного стану та тенденцій розвитку протезування кінцівок людини з обмеженими функціональними можливостями показано, що перспективним напрямом підвищення функціональної ефективності, основними складовими якої є точність та оперативністть прийняття класифікаційних рішень, протезу кісті руки з неінвазивною системою зчитування електроміографічних сигналів (ЕМГ-сигналів) є їх інтелектуалізація на основі машинного навчання. Незважаючи на значну кількість досліджень із вдосконалення взаємодії особи з інвалідністю з протезом кінцівки, зручність, функціональність та поширеність активних протезів в побуті все ще залишається на невисокому рівні. Основний напрям розвитку протезів руки забезпечується на базі електроміографії, як методу аналізу природних керуючих імпульсів нервової системи. Водночас необхідною умовою підвищення точності системи розпізнавання електроміографічних сигналів (ЕМГ-біосигналів), які реєструють електричну активність м’язів руки при виконанні когнітивних команд на відповідні жести, є наявність релевантного вхідного математичного опису та методу машинного навчання з високою функціональною
ефективністю. Якщо для формування вхідного математичного опису розроблено широку номенклатуру комп’ютерно-інтегрованих ЕМГ-сенсорів з фільтрацією і нормалізацією ЕМГ-біосигналів, то розроблення методів машинного навчання з високою точністю і оперативністю прийняття класифікаційних рішень все ще залишається проблематичним. Для розроблення високоточного та оперативного методу машинного навчання необхідно подолати ускладнення науково-методологічного характеру, основними з яких є довільні умови формування ЕМГ-біосигналів і перетин у просторі ознак класів розпізнавання, які характеризують біосигнали відповідних жестів протезу. Застосування традиційних методів інтелектуального аналізу даних Data Mining, включаючи штучні нейронні мережі (ШНМ), для інформаційного синтезу інтелектуального протезу не завжди забезпечує високу функціональну ефективність машинного навчання через високий ступень перетину в просторі ознак класів розпізнавання. Показано перспективність використання в дисертаційних дослідженнях ідей і методів розробленої в Сумському державному університеті науковою школою професора Довбиша А. С. так званої інформаційно-екстремальної інтелектуальної технології (ІЕІ-технології) аналізу даних, яка ґрунтується на максимізації інформаційної спроможності системи в процесі машинного навчання. Основна ідея методів ІЕІ-технології як і в ШНМ полягає в адаптації в процесі машинного навчання вхідного математичного опису до максимальної повної ймовірності прийняття правильних класифікаційних рішень. Але основна перевага методів інформаційно-екстремального машинного навчання полягає в тому, що вони на відміну від нейроподібних структур розробляються в рамках функціонального підходу до моделювання когнітивних процесів людини при формуванні та прийнятті класифікаційних рішень, тобто безпосередньо моделюють природний механізм прийняття рішень. Такий підхід на відміну від структурних методів дозволяє методам інформаційно-екстремального машинного навчання надати гнучкість при перенавчанні системи через розширення абетки класів розпізнавання. Крім
того, побудова в рамках геометричного підходу вирішувальних правил робить їх практично інваріантними до багатовимірності словника ознак розпізнавання і суттєво підвищує оперативність прийняття класифікаційних рішень, що особливо важливо при керуванні інтелектуальними іпротезами. Водночас варто підкреслити, що методи інформаційно-екстремального машинного навчання здійснюються не в інтерактивному режимі, як це відбувається в штучних нейронних мережах, а в автоматичному і водночас потребують для формування навчальної матриці менше ніж на порядок зразків ЕМГ-сигналів.
У дисертаційній роботі розв’язано важливе науково-практичне завдання розроблення інформаційної інтелектуальної технології машинного навчання системи розпізнавання ЕМГ-біосигналів для керування протезом кісті руки з неінвазивною системою зчитування біосигналів.
Вперше розроблено комплекс функціональних категорійних моделей, на основі яких розроблено метод інформаційно-екстремального машинного навчання системи розпізнавання ЕМГ-біосигналів за ієрархічною структурою даних у вигляді декурсивного бінарного дерева, який окрім відомих параметрів машинного навчання дозволяє збільшувати глибину машинного навчання шляхом оптимізації рівня селекції координат усереднених двійкових реалізацій класів розпізнавання.
Удосконалено метод формування варіаційного ряду класів розпізнавання за критерієм збільшення міжкласової відстані для обраного базового класу розпізнавання, що дозволило автоматизувати побудову декурсивного дерева та багатокласове машинне навчання звести до двохкласового для класів розпізнавання кожної страти декурсивного бінарного дерева.
Набув подальшого розвитку метод глибокого інформаційно-екстремального машинного навчання з оптимізацією рівня квантування ознак розпізнавання електроміографічних біосигналів, що дозволило шляхом утворення розрідженої навчальної матриці підвищити точність класифікаційних рішень.
Розроблено і прогрмно реалізовано засоби інформаційної технології інформаційного синтезу здатної навчатися системи розпізнавання ЕМГ-біосигналів, що навчається за розробленим методом інформаційно-екстремального машинного навчання за ієрархічною структурою у вигляді декурсивного бінарного дерева, та СППР для персоналізованого машинного навчання особи з інвалідністю, які у сукупності утворюють людино-машинний комплекс, наділений властивостями адаптивності та гнучкості.
Усі теоретичні розробки дисертації доведено до конкретних інженерних алгоритмів, реалізованих запропонованими автором засобами інформаційної технології синтезу здатної навчатися системи розпізнавання ЕМГ-біосигналів. Cтворено комплекс інструментальних засобів для інформаційного синтезу системи розпізнавання ЕМГ-біосигналів, що навчається, який включає модулі формування вхідного інформаційного опису, побудови декурсивного бінарного дерева даних, алгоритми інформаційно-екстремального машинного навчання і побудовані за результатам машинного навчання вирішувальні правила, які дозволяють при функціонуванні системи в робочому режимі приймати високодостовірні оперативні класифікаційні рішення. Основні наукові результати використано у НВП МЕТКОЛ (м. Ніжин, Україна) у вигляді інформаційної технології, яка включає категорійні моделі, методи, критерії оцінки функціональної ефективності, алгоритми оптимізації і програмне забезпечення (акт впровадження від 30.05.2025 р.) і впроваджено в навчальний процес Сумського державного університету (акт впровадження від 02.06.2025 р.).The dissertation research is devoted to improving the functional efficiency of machine learning for electromyographic biosignal (EMG biosignal) recognition systems to create intelligent prostheses by constructing highly reliable and operational decision rules within the framework of a functional approach to modeling cognitive processes of natural intelligence. These rules are practically invariant to the multidimensionality of the feature vocabulary and the recognition class alphabet.
The object of research is the weakly formalized process of machine learning for EMG biosignal recognition systems for controlling hand prostheses with non-invasive biosignal reading systems under conditions of incomplete data certainty, caused by both arbitrary initial conditions of EMG biosignal formation and intersection in the feature space of recognition classes that characterize EMG biosignals for controlling possible gestures of the hand and fingers.
The subject of research comprises models and methods of information technology for information-extreme machine learning of EMG biosignal recognition systems for controlling hand prostheses with non-invasive biosignal reading systems.
The selected research methods are based on principles and methods of intelligent information data analysis and information-extreme intelligent technology for machine learning to construct highly reliable and operational decision rules; methods of probability theory and mathematical statistics for evaluating random variables and testing statistical hypotheses; methods and characteristics of information theory for assessing the functional efficiency of machine learning systems for recognizing EMG biosignals that characterize forearm muscle reactions to cognitive commands for corresponding hand and finger gestures; object-oriented methodology for designing complex systems to develop information algorithmic and software support for learning EMG biosignal recognition systems.
The relevance of the dissertation topic is substantiated, the connection of the work with scientific themes is indicated, the purpose and objectives of the research are formulated, the object, subject, and research methods are defined, the scientific novelty and practical significance of the obtained results are demonstrated, and information about practical use, approbation of results, and their coverage in publications is provided.
Based on the analysis of the current state and development trends of prosthetics for people with limited functional capabilities, it is shown that a promising direction for improving functional efficiency—whose main components are accuracy and operational speed of classification decisions—of hand prostheses with non-invasive electromyographic signal (EMG biosignal) reading systems is their intellectualization based on machine learning. Despite a significant number of studies on improving the interaction between disabled individuals and limb prostheses, the convenience, functionality, and prevalence of active prostheses in everyday life still remain at a low level.
The main direction of hand prosthesis development is provided through electromyography as a method for analyzing natural control impulses of the nervous system. However, a necessary condition for improving the accuracy of EMG signal recognition systems that register electrical activity of hand muscles when executing cognitive commands for corresponding gestures is the availability of relevant input mathematical description and machine learning methods with high functional efficiency.
While a wide range of computer-integrated EMG sensors with filtering and normalization of EMG signals has been developed for forming input mathematical descriptions, the development of machine learning methods with high accuracy and operational speed for classification decisions remains problematic. To develop
highly accurate and operational machine learning methods, it is necessary to overcome complications of a scientific-methodological nature, the main ones being arbitrary conditions of EMG biosignal formation and intersection in the feature space of recognition classes that characterize biosignals of corresponding prosthesis gestures.
The application of traditional intelligent data analysis methods, including artificial neural networks (ANNs), for information synthesis of intelligent prostheses does not always ensure high functional efficiency of machine learning due to the aforementioned scientific-methodological limitations.
The research demonstrates the prospects of using ideas and methods of the so-called information-extreme intelligent technology (IEI-technology) for data analysis, developed at Sumy State University by the scientific school of Professor Dovbysh A. S., which is based on maximizing the information capacity of the system during machine learning. The main idea of IEI-technology methods, like ANNs, lies in adapting the input mathematical description during machine learning to maximize the complete probability of making correct classification decisions.
However, the main advantage of information-extreme machine learning methods is that, unlike neural-like structures, they are developed within the framework of a functional approach to modeling human cognitive processes in forming and making classification decisions, directly modeling the natural decision-making mechanism. This approach, unlike structural methods, allows information-extreme machine learning methods to provide flexibility when retraining the system through expansion of the recognition class alphabet.
Furthermore, constructing decision rules within the geometric approach makes them practically invariant to the multidimensionality of the recognition feature vocabulary and significantly increases the operational speed of classification decisions, which is especially important for controling prosthetic devices. It should be emphasized that information-extreme machine learning methods are implemented not in interactive mode, as occurs in ANNs, but automatically and simultaneously require an order of magnitude fewer EMG signal samples for forming the training matrix.
The dissertation solves an important scientific-practical problem of developing information intelligent technology for machine learning of EMG biosignal recognition systems for controlling hand prostheses with non-invasive biosignal reading systems.
Scientific Contributions
For the first time, a complex of functional categorical models has been developed, based on which a method of information-extreme machine learning for EMG biosignal recognition systems has been created using hierarchical data structure in the form of a recursive binary tree. This method, in addition to known machine learning parameters, allows for increasing the depth of machine learning by optimizing the selection level of coordinates of averaged binary realizations of recognition classes.
Improved is the method of forming variational series of recognition classes according to the criterion of increasing inter-class distance for the selected base recognition class, which enabled automation of recursive tree construction and reduction of multi-class machine learning to two-class learning for recognition classes of each stratum of the recursive binary tree.
Further developed is the method of deep information-extreme machine learning with optimization of the quantization level of electromyographic biosignal recognition features, which allowed for improving the accuracy of classification decisions through the formation of a sparse training matrix.
Developed and software-implemented are tools for information technology of information synthesis of learning-capable EMG biosignal recognition systems that learn according to the developed method of information-extreme machine learning using hierarchical structure in the form of a recursive binary tree, and decision support systems (DSS) for personalized machine learning for individuals with disabilities, which collectively form a human-machine complex endowed with properties of adaptability and flexibility.
All theoretical developments of the dissertation have been brought to specific engineering algorithms, implemented by the author's proposed information technology tools for synthesizing learning-capable EMG biosignal recognition systems. A complex of instrumental tools has been created for information synthesis of learning EMG biosignal recognition systems, including modules for forming input information description, constructing recursive binary data trees, algorithms for information-extreme machine learning, and decision rules built based on machine learning results that allow highly reliable operational classification decisions during system operation in working mode.
Practical Implementation
The main scientific results have been implemented at Scientific-Production Enterprise METKOL (Nizhyn, Ukraine) in the form of information technology that includes categorical models, methods, functional efficiency evaluation criteria, optimization algorithms, and software (implementation certificate dated May 30, 2025) and in the educational process of Sumy State University (implementation certificate dated June 2, 2025).The dissertation research is devoted to improving the functional efficiency of machine learning for electromyographic biosignal (EMG biosignal) recognition systems to create intelligent prostheses by constructing highly reliable and operational decision rules within the framework of a functional approach to modeling cognitive processes of natural intelligence. These rules are practically invariant to the multidimensionality of the feature vocabulary and the recognition class alphabet.
The object of research is the weakly formalized process of machine learning for EMG biosignal recognition systems for controlling hand prostheses with non-invasive biosignal reading systems under conditions of incomplete data certainty, caused by both arbitrary initial conditions of EMG biosignal formation and intersection in the feature space of recognition classes that characterize EMG biosignals for controlling possible gestures of the hand and fingers.
The subject of research comprises models and methods of information technology for information-extreme machine learning of EMG biosignal recognition systems for controlling hand prostheses with non-invasive biosignal reading systems.
The selected research methods are based on principles and methods of intelligent information data analysis and information-extreme intelligent technology for machine learning to construct highly reliable and operational decision rules; methods of probability theory and mathematical statistics for evaluating random variables and testing statistical hypotheses; methods and characteristics of information theory for assessing the functional efficiency of machine learning systems for recognizing EMG biosignals that characterize forearm muscle reactions to cognitive commands for corresponding hand and finger gestures; object-oriented methodology for designing complex systems to develop information algorithmic and software support for learning EMG biosignal recognition systems.
The relevance of the dissertation topic is substantiated, the connection of the work with scientific themes is indicated, the purpose and objectives of the research are formulated, the object, subject, and research methods are defined, the scientific novelty and practical significance of the obtained results are demonstrated, and information about practical use, approbation of results, and their coverage in publications is provided.
Based on the analysis of the current state and development trends of prosthetics for people with limited functional capabilities, it is shown that a promising direction for improving functional efficiency—whose main components are accuracy and operational speed of classification decisions—of hand prostheses with non-invasive electromyographic signal (EMG biosignal) reading systems is their intellectualization based on machine learning. Despite a significant number of studies on improving the interaction between disabled individuals and limb prostheses, the convenience, functionality, and prevalence of active prostheses in everyday life still remain at a low level.
The main direction of hand prosthesis development is provided through electromyography as a method for analyzing natural control impulses of the nervous system. However, a necessary condition for improving the accuracy of EMG signal recognition systems that register electrical activity of hand muscles when executing cognitive commands for corresponding gestures is the availability of relevant input mathematical description and machine learning methods with high functional efficiency.
While a wide range of computer-integrated EMG sensors with filtering and normalization of
Ethical Discourse in Social Advertising: The Balance Between Influence and Manipulation
No full textСоціальна реклама є інструментом у формуванні суспільної свідомості та впливу на соціальні норми і поведінку громадян. Вона спрямована на вирішення важливих соціальних проблем, таких як здоров’я, екологія, безпека та громадська свідомість. Таким чином, соціальна реклама може змінювати ставлення до певних явищ, мотивувати до позитивних змін у поведінці та створювати нові соціальні стандарти.Актуальність та мета. Можливість розмежування етичного впливу та маніпуляцій є важливою для забезпечення довіри громадськості до соціальних ініціатив і запобігання можливим негативним наслідкам. Метою статті є дослідження етичних аспектів соціальної реклами, зокрема виявлення меж між правомірним впливом на аудиторію та маніпуляцією, а також розробка рекомендацій щодо створення соціальних рекламних звернень, які виконують етичні норми і сприяють формуванню довіри серед громадськості.Методологія. Для дослідження етичних аспектів соціальної реклами використано методи аналізу наукової літератури, контент-аналіз соціальних рекламних звернень, порівняльний аналіз рекламних норм у різних країнах. Результати. Хоча соціальна реклама є потужним інструментом для досягнення соціальних змін, важливо чітко розрізняти етичні підходи та маніпулятивні техніки. Маніпуляція через рекламу може призвести до короткочасних результатів, однак у довгостроковій перспективі це може викликати втрату довіри до соціальних ініціатив і навіть сприяти соціальному відчуженню. Тому для досягнення стійких позитивних змін у суспільстві необхідно створювати кампанії, що сприяють підтримці етичних стандартів і забезпечують відповідне ставлення до аудиторії. Крім того, виявлений факт зростання критичності аудиторії вказує на необхідність постійної адаптації рекламних стратегій до нових умов, зокрема з огляду на розвиток цифрових технологій і соціальних мереж. Тому майбутня соціальна реклама стане в її здатності поєднувати ефективність впливу та етичну відповідальність.Висновки. Етичний дискурс у соціальній рекламі є важливим аспектом її ефективності та прийнятності в суспільстві. Вплив може бути потужним інструментом позитивних змін, якщо його використовувати з повагою до аудиторії та дотриманням етичних стандартів. Водночас маніпуляція підриває довіру до соціальної реклами, перетворюючи її з інструменту комунікації на засіб тиску. Збалансований підхід є ключем до створення ефективних та етичних рекламних кампаній.Social advertising is a tool for shaping public consciousness and influencing social norms and citizens’ behavior. It is aimed at addressing important social issues such as health, ecology, safety, and public awareness. Thus, social advertising can change attitudes towards certain phenomena, motivate positive changes in behavior, and create new social standards.Relevance of the study.The ability to distinguish between ethical influence and manipulation is crucial for ensuring public trust in social initiatives and preventing potential negative consequences. The purpose of this article is to explore the ethical aspects of social advertising, specifically identifying the boundaries between legitimate influence on the audience and manipulation, as well as developing recommendations for creating social advertising messages that adhere to ethical standards and foster public trust.Methodology.To study the ethical aspects of social advertising, methods such as analysis of scientific literature, content analysis of social advertising messages, and comparative analysis of advertising regulations in different countries were used.Results. Although social advertising is a powerful tool for achieving social change, it is important to clearly distinguish between ethical approaches and manipulative techniques. Manipulation through advertising can lead to short-term results; however, in the long run, it may cause a loss of trust in social initiatives and even contribute to social alienation. Therefore, to achieve sustainable positive changes in society, campaigns must be created that support ethical standards and ensure a respectful attitude toward the audience. Moreover, the growing criticality of the audience points to the need for constant adaptation of advertising strategies to new conditions, especially in light of the development of digital technologies and social networks. Therefore, future social advertising will depend on its ability to combine the effectiveness of influence with ethical responsibility.Conclusions. The ethical discourse in social advertising is an important aspect of its effectiveness and acceptability in society. Influence can be a powerful tool for positive change if used with respect for the audience and adherence to ethical standards. At the same time, manipulation undermines trust in social advertising, turning it from a communication tool into a means of pressure. A balanced approach is key to creating effective and ethical advertising campaigns. The results of this study can serve as a foundation for developing recommendations for creating social advertising messages that meet ethical standards and ensure audience trust
Моделювання процесу точіння в середовищі «DEFORM 3D»
No full textТочіння є одним з основних процесів механічної обробки металів, що
дозволяє отримувати деталі з високою точністю та якістю поверхні. У даній
роботі розглянуто моделювання процесу точіння сталі 45 (AISI 1045) в
середовищі DEFORM 3D з використанням різця TNMA 090302, оснащеного
твердосплавним інструментальним матеріалом групи ВК
Ефективність використання апаратів повітряного охолодження в системах компресорних станцій
No full textТехнологічний процес компримування газів на компресорних станціях
супроводжується значним підвищенням температури через термодинамічне
нагрівання та дисипативні процеси. Відведення цього тепла в цілому сприяє
підвищенню ефективності процесу стискання, підвищенню коефіцієнта
корисної дії установки та утилізації зайвого тепла
Електрофізичні та оптичні властивості наночастинок на основі благородних металів, отриманих методом лазерної абляції
No full textНанотехнології є однією з найперспективніших галузей сучасної науки,
яка знаходить застосування в різних сферах життя, включаючи медицину,
електроніку, енергетику та охорону навколишнього середовища. Наночастинки,
як основні елементи нанотехнологій, привертають увагу дослідників завдяки їх
унікальним фізико-хімічним властивостям, які значно відрізняються від
властивостей об’ємних матеріалів. Серед різноманітних наночастинок особливе
місце займають наночастинки на основі благородних металів, таких як золото
(Au), срібло (Ag) та платина (Pt).
Одним із найбільш ефективних методів синтезу наночастинок є лазерна
абляція. Цей метод полягає у випаровуванні матеріалу з поверхні мішені під дією
лазерного променя, після чого утворені атоми конденсуються в наночастинки в
газовому або рідкому середовищі. Лазерна абляція має ряд переваг, таких як
висока чистота отриманих наночастинок, можливість контролю їх розмірів та
морфології, а також відсутність необхідності використання токсичних хімічних
реагентів. Це робить метод лазерної абляції особливо привабливим для синтезу
наночастинок, які будуть використовуватися в медицині та біотехнологіях.
Метою даної науково-дослідної роботи є дослідження електрофізичних та
оптичних властивостей наночастинок на основі благородних металів, отриманих
методом лазерної абляції, та визначення їх потенційного застосування в різних
галузях. Актуальність даної роботи обумовлена потребою у розробці нових
матеріалів із заданими властивостями, які можуть бути використані для
створення високоефективних пристроїв у різних галузях. Наночастинки на
основі благородних металів, отримані методом лазерної абляції, є перспективою
для таких застосувань завдяки їх унікальним характеристикам
Тренінг для профілактики сексуального насильства як виду домашнього насильства серед молоді Сумської ТГ
No full textАктуальність теми зумовлена зростанням кількості випадків прихованого
насильства та недостатнім рівнем інформованості молоді про способи захисту.
Метою роботи є обґрунтування та впровадження тренінгової технології для
профілактики сексуального насильства серед молоді Сумської ТГ
Institutional mechanism for ensuring the principle of gender equality in national and international law
No full textАктуальність теми дипломної роботи зумовлена кількома факторами. По-перше, Україна, як держава, що прагне європейської інтеграції, взяла на себе міжнародні зобов’язання щодо забезпечення гендерної рівності, зокрема в рамках Конвенції ООН про ліквідацію всіх форм дискримінації щодо жінок (CEDAW), Стамбульської конвенції та Резолюції Ради Безпеки ООН № 1325 «Жінки, мир, безпека». По-друге, збройний конфлікт в Україні, що триває з 2014 року, загострив проблему ГЗН, зокрема сексуального насильства, яке використовується як тактика війни, створюючи нові виклики для захисту прав постраждалих. По-третє, попри наявність розвиненої нормативно-правової бази, в Україні зберігаються проблеми з практичною реалізацією принципів гендерної рівності, що вимагає глибокого аналізу механізмів їх забезпечення та ефективності протидії ГЗН.
Робота присвячена дослідженню інституційного механізму забезпечення принципу гендерної рівності у національному та міжнародному праві. Метою роботи є комплексний аналіз нормативно-правових засад і практик реалізації гендерної рівності, а також виявлення проблем і перспектив вдосконалення відповідних механізмів в Україні. У межах дослідження розглянуто поняття гендерної рівності, її закріплення у міжнародних документах, таких як Конвенція ООН про ліквідацію всіх форм дискримінації щодо жінок (CEDAW), Стамбульська конвенція, резолюція Ради Безпеки ООН 1325 та інші. Проаналізовано структуру національного механізму забезпечення гендерної рівності, зокрема діяльність уповноважених органів державної влади, нормативно-правове забезпечення, взаємодію з громадським сектором. Окрему увагу приділено питанням гендерно-зумовленого насильства, зокрема в умовах збройного конфлікту в Україні. У результаті дослідження сформульовано висновки щодо стану реалізації гендерної політики в Україні та запропоновано практичні рекомендації щодо її вдосконалення з урахуванням міжнародних стандартів.
Основними результатами кваліфікаційної роботи є системний аналіз інституційного механізму забезпечення гендерної рівності в Україні у контексті міжнародно-правових стандартів; визначено прогалини у нормативному регулюванні, виявлено проблеми координації між суб’єктами гендерної політики, обґрунтовано необхідність імплементації положень Стамбульської конвенції, а також сформульовано практичні рекомендації щодо посилення ефективності роботи уповноважених органів, удосконалення механізмів запобігання гендерно-зумовленому насильству та забезпечення рівних прав і можливостей для жінок і чоловіків в умовах сучасних викликів.The relevance of the topic of this thesis is due to several factors. Firstly, Ukraine, as a country seeking European integration, has undertaken international obligations to ensure gender equality, in particular under the UN Convention on the Elimination of All Forms of Discrimination against Women (CEDAW), the Istanbul Convention and UN Security Council Resolution 1325 on Women, Peace and Security. Secondly, the armed conflict in Ukraine, which has been ongoing since 2014, has exacerbated the problem of GBV, including sexual violence used as a tactic of war, creating new challenges for the protection of victims' rights. Thirdly, despite the existence of a developed legal framework, Ukraine still faces problems with the practical implementation of the principles of gender equality, which requires an in-depth analysis of the mechanisms for ensuring them and the effectiveness of combating GBV.
The article is devoted to the study of the institutional mechanism for ensuring the principle of gender equality in national and international law.
The purpose of the study is to provide a comprehensive analysis of the legal framework and practices for implementing gender equality, as well as to identify problems and prospects for improving the relevant mechanisms in Ukraine. The study examines the concept of gender equality and its enshrining in international documents such as the UN Convention on the Elimination of All Forms of Discrimination against Women (CEDAW), the Istanbul Convention, UN Security Council Resolution 1325, and others. The author analyses the structure of the national mechanism for ensuring gender equality, including the activities of authorised state authorities, regulatory and legal support, and interaction with the public sector. Special attention is paid to the issues of gender-based violence, in particular in the context of the armed conflict in Ukraine. The study formulates conclusions on the state of implementation of gender policy in Ukraine and offers practical recommendations for its improvement in line with international standards.
The main results of the qualification work are a systematic analysis of the institutional mechanism for ensuring gender equality in Ukraine in the context of international legal standards; gaps in regulatory regulation have been identified, coordination problems between gender policy actors have been identified, the need for implementing the provisions of the Istanbul Convention has been substantiated, and practical recommendations have been formulated to enhance the efficiency of the work of authorized bodies, improve mechanisms for preventing gender-based violence, and ensure equal rights and opportunities for women and men in the face of modern challenges
Personal resilience, as the ability to constructively overcome life's difficulties
No full textП’ята лекція програми підвищення кваліфікації викладачів ЗВО "Фізичне і метальне здоров'я людини: принципи життєстійкості у кризових умовах". У лекції розглянуто: резильєнтні фактори особистості, принципи їх розвитку, методи визначення резильєнтності, предиктори резильєнтності у осіб різних вікових груп, життєстійкість як основна передумова ментального здоров’я та розвитку людини, основні способи підвищення життєстійкості.The fifth lecture of the advanced training program for teachers of higher education institutions "Human Physical and Mental Health: Principles of Resilience in Crisis Conditions". The lecture discusses: resilient personality factors, principles of their development, methods for determining resilience, predictors of resilience in individuals of different age groups, resilience as the main prerequisite for mental health and human development, and the main ways to increase resilience
Сарафанне радіо в цифровому середовищі: вплив на імідж туристичної дестинації та наміри повторного візиту
No full textУ статті розкрито роль електронного сарафанного радіо (eWOM) як інструменту маркетингових інновацій у сфері туризму.
У контексті цифрової трансформації туристичної галузі eWOM відіграє дедалі важливішу роль у формуванні іміджу
туристичного напрямку та у впливі на поведінкові наміри споживачів, зокрема на їхню готовність здійснити повторний візит.
Теоретичною основою дослідження є концепція взаємодії між цифровими каналами комунікації, брендингом туристичного
напрямку та очікуваннями споживачів. Особливу увагу приділено дослідженню модераційного ефекту eWOM у
взаємозв’язку між іміджем дестинації та намірами повторного відвідування, що дозволяє глибше зрозуміти механізми впливу
цифрових відгуків на споживчу поведінку у сфері туризму. Емпіричне дослідження реалізовано на прикладі провінції ЧаВінь (В’єтнам), яка розглядається як перспективний регіон для розвитку туризму завдяки своїм культурним та природним
особливостям. Зібрано 500 анкет серед туристів, які відвідали десять випадково обраних туристичних об’єктів регіону. Із них
347 анкет були визнані валідними для подальшого аналізу, що забезпечило рівень відповіді 69,4%. Для перевірки
дослідницьких гіпотез застосовано ієрархічний багаторазовий регресійний аналіз. Результати дослідження засвідчили
статистично значущий позитивний вплив eWOM як на імідж туристичного напрямку (коефіцієнт = 2,881; p < 0,01), так і на
наміри повторного візиту (коефіцієнт = 4,502; p < 0,01). Крім того, підтверджено наявність модераційного ефекту eWOM у
зазначеному взаємозв’язку (взаємодійний ефект = 0,101; p < 0,05). Це свідчить про те, що електронне сарафанне радіо не
лише напряму впливає на сприйняття споживачами туристичних послуг, але й посилює взаємозв’язок між позитивним
іміджем туристичного напрямку та готовністю споживачів повернутися. Зроблено висновок, що eWOM є ключовим
чинником маркетингових інновацій у сфері туризму, здатним зміцнювати емоційний зв’язок із брендом туристичного
напряму, формувати довгострокову лояльність та сприяти підвищенню конкурентоспроможності регіонів. Практичне
значення результатів полягає в обґрунтуванні доцільності впровадження стратегій цифрового маркетингу, орієнтованих на
стимулювання позитивних онлайн-відгуків, взаємодію з туристами у соціальних мережах та підтримку цифрового
брендування дестинації.The role of electronic word-of-mouth (EWOM) in enhancing the image of
tourism destinations and influencing tourists’ revisit intentions has been widely
examined in the tourism literature. However, few studies have explored the moderating
effect of EWOM on the relationship between destination image and tourists’ revisit
intentions. Furthermore, few studies have investigated these relationships in the context
of Tra Vinh Province, Vietnam, an emerging and strategically significant tourism
destination known for its unique cultural and natural attractions. To address this
research gap, the present study aims to assess the impact of EWOM on destination
image and tourists’ intention to revisit, with a particular focus on its moderating role in
the relationship between these two variables. A quantitative research approach was
applied to achieve the research objectives. A total of 500 questionnaires were
distributed to tourists visiting ten major tourism attractions in Tra Vinh Province, which
were randomly selected from a total of 71 attractions. Each site received 50
questionnaires to ensure diverse representation. After data collection, 347 completed
questionnaires were deemed valid and usable for analysis, yielding a response rate of
approximately 69.4%. To examine the moderating effect of EWOM, hierarchical
multiple regression analysis was employed as the primary statistical technique. The
empirical results provide compelling evidence supporting the significant role of EWOM
in shaping tourists’ perceptions and behavioural intentions. First, the findings indicate
that EWOM positively influences the image of a tourism destination at the 1%
significance level, with a coefficient of 2.881. Similarly, EWOM significantly enhances
tourists’ intention to revisit a destination, as demonstrated by a coefficient of 4.502 at
the 1% significance level. Second, EWOM is found to moderate the impact of
destination image on tourists’ revisit intentions, with an interaction effect of 0.101 at
the 5% significance level. These results highlight the critical function of EWOM in
reinforcing positive destination perceptions and encouraging repeat visits. From a
theoretical perspective, this study extends the existing body of tourism literature by
providing empirical evidence on the moderating role of EWOM in the relationship
between destination image and tourists’ revisit intentions. This contribution adds a new
dimension to tourism marketing research, emphasizing the interactive effects between
digital consumer communication and destination branding. From a managerial
standpoint, the findings offer valuable insights for tourism policy-makers and
destination managers in Tra Vinh Province. By leveraging EWOM strategies, such as
encouraging positive online reviews and engaging with tourists through digital
platforms, tourism stakeholders can enhance a destination’s image and foster greater
revisit intentions among visitors. Consequently, implementing targeted eWOM
initiatives can serve as a key strategy for sustainable tourism development and increased
competitiveness in the Vietnamese tourism industry