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Enregistrement W6979794967

Alakouluikäisten lasten käsityksiä poliisin työstä

2022· other· fi· W6979794967 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueTheseus (Ammattikorkeakoulujen) · 2022
Typeother
Languefi
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)PopulationQuarter (Canadian coin)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Suomen kansa luottaa poliisiin. Tämä on käynyt ilmi jo lukuisista tutkimuksista vuosien varrelta. Sitä, miten hyvin tämä pitää paikkansa lasten ja nuorten keskuudessa on tutkittu vähemmän. Tämän opinnäytetyön tarkoituksena on kartoittaa tämänhetkistä mielikuvaa, joka alakouluikäisillä on Suomen poliisista ja millaisia asioita poliisin työhön liittyy. Tavoitteena on, että tulevaisuudessa jokainen poliisi pystyy paremmin ymmärtämään millainen kokemus poliisin kanssa toimiminen on lapselle, millaisia ennakkoluuloja lapsilla mahdollisesti on poliisista ja miten kohtaamisesta jäisi lapselle mahdollisimman positiivinen muisto. \n \nTutkimuksen kohteeksi valittiin alakouluikäiset lapset, eli vuosiluokat 1–6. Tutkimusmenetelmäksi valittiin kvantitatiivinen kyselytutkimus, joka lähetettiin yhden alakoulun kaikille oppilaille. Kyselyyn vastaaminen tapahtui anonyymisti ja tarkoituksena oli, että oppilas vastaisi kyselyyn yksin kotona, tai tarpeen vaatiessa vanhempien avustuksella. Kaikki vastaukset koottiin pylväsdiagrammeiksi. \n \nTutkimuksen tulosten mukaan useimmiten lapset ovat nähneet poliiseja liikenteessä tai valvomassa sitä. Se on myös poliisin toimenkuvista selkein ja parhaiten muistettu kiinnioton rinnalla. Poliisin työtehtävistä muistetaan hyvin myös esimerkiksi tutkinta sekä ihmisten suojelu. Mentäessä vuosiluokkia ylöspäin vastaukset monipuolistuivat ja tulevat kypsemmiksi. \n \nMonien mielestä poliisin työ on vaarallista ja rankkaa, mutta myös hauskaa. Lasten mielikuvissa poliisilla pitää olla hyvä fyysinen kunto, olla ketteriä, rohkeita, auttavia ja kärsivällisiä. Mielikuvat muodostuvat eniten oman kokemuksen sekä televisiosta opitun kautta.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil0,254

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0070,003
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0760,020

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,238 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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