Suo-opetusmateriaali : eteläisen Suomen suot ja Kouvolan suuret rämeet
Notice bibliographique
Résumé
Opinnäytetyön tarkoituksena oli tuottaa opetusmateriaalia soista Kouvolan yläkouluille ja lukioille. Opetusmateriaalissa käydään läpi eteläisen Suomen suot sekä Kouvolan suuret rämeet: Alajalansuo, Enäsuo-Lupansuo, Hangassuo ja Haukkasuo. Vaikka turvemaat vastaavat noin kolmasosaa Suomen maa-alasta, nämä eloperäiset ympäristöt ovat jääneet suhteellisen vieraiksi ja jopa luotaantyöntäviksi monille oppilaille. \n \nTässä toiminnallisessa opinnäytetyössä käytetty lähdemateriaali on pääosin sekoitus kirjallisuutta, tieteellisiä artikkeleita, Internet-lähteitä, paikkatietoaineistoja ja omia havaintoja. Paikkatietoaineisto koottiin kartoiksi, joiden kautta opinnäytetyön suot esitellään eri näkökulmista. Opinnäytetyön soilla tehtiin maastoinventaario, jossa selvitettiin soiden suotyyppien kasvilajiryhmärakenne. Opinnäytetyön soiden maastot, kasvit ja eläimet valokuvattiin tuotetun opetusmateriaalin kuvitukseksi. \n \nOpinnäytetyön näkökulma oli pääosin ekologinen, mutta se sisältää myös taloudellisia ja historiallisia näkökantoja. Opetusmateriaali jaettiin kahteen diaesitykseen, jotka sisältävät materiaalien esittäjää varten laaditut tiivistelmät opinnäytetyön sisällöstä. Osa I käsittelee eteläisen Suomen soita. Ensin avataan suon määritelmää, jonka jälkeen materiaalissa tutustutaan soiden levinneisyyteen, syntyyn, rakenteeseen, luokitteluun, käyttöön ja merkitykseen. Osa II on Kouvolan neljän suuren rämeen esittelevä tietopaketti, jossa niiden piirteet, rakenteet, luokittelut ja menneisyydet käydään läpi valokuvien, karttojen ja kaavioiden kautta. Opinnäytetyön tavoitteena on kannustaa oppilaita tutkimaan luontoa sekä innostaa suoharrastajien seuraavaa sukupolvea.
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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,011 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,086 | 0,035 |
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 ».