Huviveneilijöiden kouluttajien pätevyys Suomessa
Notice bibliographique
Résumé
Suomessa on käyty keskustelua veneajokortista sekä huviveneilyn turvallisuudessa jo pitkän ajan. Keskustelua on leimannut vahvasti, kenen vastuulla koulutuksen pitäisi olla ja kuka sitä antaisi? Konkreettista vahvaa ehdotusta veneajokortista tai koulutuksen lisäämisestä huviveneilijöille ei mikään taho ole kuitenkaan tehnyt. \n \nTässä opinnäytetyössä tutkittiin huviveneilijöiden kouluttajien pätevyyttä sekä osaamista Suomessa. Tutkimuksen tarkoituksena oli selvittää veneilykouluttajien nykyinen pätevyys ja minkälaisen organisaation osana tai alaisuudessa koulutus ja työskentely tapahtuu. Tavoitteena oli selvittää, onko osaamis-ja pätevyystaso riittävä, vai tulisiko sitä muuttaa tai kehittää. Alalla toimivia organisaatioita tarkasteltiin erityisesti siitä näkökulmasta, onko olemassa jokin toimija, jolla pitäisi olla vastuu koulutustoiminnasta. \n \nTutkimusta varten hankkittiin kaksi aineistoa. Veneilykouluttajia pyydettiin osallistumaan verkossa toteutettuun kyselytutkimukseen. Saatua aineistoa käsiteltiin tutkimuksessa ensin itsenäisesti ja lopuksi yhdessä haastattelututkimuksena toteutetun toisen aineiston kanssa. Haastattelututkimus suoritettiin puolistrukturoituna haastateluna Liikenteen turvallisuusvirasto Trafille sekä Suomen Purjehdus ja Veneily ry:lle. \n \nTutkimustuloksen toivotaan hyödyttävän kaikkia alalla toimivia osapuolia, niin kouluttajia kuin järjestöja ja viranomaisiakin. Toivottavaa on, että saatuja tuloksia pystytään käyttämään positiivisena ja innostavana voimavarana tulevaisuuden toimintaa kehitettäessä.
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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,009 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,095 | 0,024 |
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 ».