Työlainsäädännön tuntemus ja ymmärrettävyys
Notice bibliographique
Résumé
Tämän tutkimuksellisen kehittämistyön tavoitteena oli selvittää, miten hyvin erityisesti nuoret tradenomit tuntevat työlainsäädännön ja miten ymmärrettävänä he pitävät työlainsäädännön säädöskieltä. Työlainsäädäntö on työntekijän kannalta keskeisin työsuhteen perusta, jolla turvataan työntekijöille työehtojen minimitaso. Työlainsäädäntö on työntekijöitä suojelevaa sääntelyä. Kehittämistyössä pyrittiin löytämään työlainsäädännön tuntemuksen ja ymmärrettävyyden nykytila ja löytämään ratkaisu sekä toteutus tuntemuksen ja ymmärrettävyyden edistämiseksi. Tutkimuksen toimeksiantajana toimi Tradenomiliitto TRAL ry (Tradenomit). Tietoperustassa käsitellään Suomen työmarkkinajärjestelmää sekä työlainsäädännön tarkoitusta ja sen sisältämiä lakeja, sekä niiden tulkintaa ja mahdollisia riitatilanteita, joita voi syntyä erimielisyystilanteista. Tietoperustassa käsitellään myös lyhyesti lakimuutosten prosessia. Suomessa työlainsäädännön kehittäminen on tapahtunut vahvasti kolmikantaisesti työmarkkinaosapuolten yhteistyöllä. Ammattiliitoilla on vahva rooli niin työlainsäädännön kuin työehtosopimusten valvonnassa ja yksittäisten työntekijöiden puolustamisessa. Tietoperustassa pureudutaan myös aiempiin työmarkkinatoiminnan ja lainsäädännön ymmärrystä käsitteleviin tutkimuksiin ja selvityksiin. Aiemmista tutkimuksista on nähtävissä, että työmarkkinatoiminta käsitteineen on suhteellisen kaukaista yksittäisille työntekijöille eikä lakipykälien ymmärrettävyys ja tulkinta ole helppoa edes juristeille, kun tarkastellaan laajemmin eri lainsäädäntöjen osalta tilannetta. Tutkimuksen menetelmänä käytettiin oikeusmuotoilua sekä määrällistä tutkimusta. Määrällisellä tutkimuksella selvitettiin tietoperustaan pohjautuen työlainsäädännön tuntemusta ja ymmärrettävyyttä, sekä työlainsäädännöllisen tietämyksen perustaa. Määrällisestä tutkimuksesta saatujen ja analysoitujen tietojen pohjalta luotiin oikeusmuotoilua hyödyntäen työlainsäädännön ymmärrettävyyttä parantava ja tuntemusta edistävä tuotos. Tutkimuksen tuloksista ilmeni, että odotetusti työlainsäädännön tuntemus ei ollut hyvällä tasolla. Tutkimuksesta ilmeni kuitenkin myös, että lakipykälien ymmärrettävyyteen liittyen, lakipykälät koettiin suhteellisen ymmärrettäviksi. Tämä tulos ei kuitenkaan pohjautunut minkäänlaiseen testiin vain ainoastaan vastaajan omaan arvioon. Vaikka ymmärrettävyys sai suhteellisen hyvän tuloksen tutkimuksessa, toivoi valtaosa lakipykälien olevien selkokielisempiä. Kehittämistyön tuloksena syntyi tutkimuksen pohjalta opas. Työsuhteen keskeisimmät työehdot -opas on selkokielinen versio keskeisimmistä työsuhteen ehdoista, jotka tulevat työlainsäädännöstä. Oppaassa on tuotu keskeiset lakipykälät selkokielisemmin visuaalisuutta hyödyntäen lukijalle. Jatkokehittämisen mahdollisuuksina ovat muun muassa syvemmin työlainsäädännön ymmärrettävyyteen keskittyvä tutkimus, jossa tarkastellaan tarkemmin erilaisten tulkinnallisten tehtävien kautta ymmärrettävyyttä. Lisäksi tässä opinnäytetyössä tuotoksena syntyneen oppaan kaltaisia työlainsäädäntöä selkeyttäviä oppaita voisi luoda lisää esimerkiksi yhteistoimintalaista tai tarkemmin tietystä teemasta kuten työsuhteen päättymisestä tai paikallisesta sopimisesta.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,099 | 0,029 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».