Kunnan maine työnantajana. Tarkastelussa teknisen alan opiskelijoiden Kokkolan kaupunkiin liittämät mielikuvat
Notice bibliographique
Résumé
Tutkimuksessa on tavoitteena Kokkolaan liitettyjen mielikuvien avulla selvittää, millainen Kokkolan kaupungin maine työnantajana on. Tutkimuksessa tarkastellaan lisäksi kuntatyönantajiin yleensä ottaen liitettyjä mielikuvia, jotta tutkimustuloksia voitaisiin hyödyntää koko kuntasektorin osalta. Menetelmänä käytetään tutkimusta varten laadittua kyselylomaketta, joka koostuu väittämistä ja kahdesta avokysymyksestä. Aineisto muodostuu Kokkolassa teknistä alaa opiskelevien henkilöiden kyselyyn antamista vastauksista. Väittämiä analysoidaan kvantitatiivisesti ja avokysymyksiä kvalitatiivisen sisällönanalyysin avulla. Tutkimuksen taustaksi tarkastellaan ulkoisen kuvaan liittyvien käsitteiden välisiä eroja ja pohditaan, mitkä niistä soveltuvat juuri tähän tutkimukseen.\n\nTutkimuksessa on käytetty ulkoiseen kuvaan liittyvistä käsitteistä pääasiassa mielikuvaa ja mainetta. Mielikuvan on määritelty tarkoittavan tarkastelun kohteesta syntyvää sub-jektiivista kuvaa. Maineella on tarkoitettu puolestaan organisaatioon liitettyjen mielikuvien kokonaisuutta, joka vaatii syntyäkseen vuorovaikutusta organisaation ja sen sidosryhmien välillä. Mainetta on käytetty imagon sijasta, koska maine on organisaation todelliseen toimintaan pohjautuva ja sidosryhmien päätettävissä, kun taas imago on visuaalinen, organisaation tuottama kuva itsestään.\n\nTutkimuksen perusteella kunnan maine työnantajana on keskinkertainen. Kuntia pidetään yleensä ottaen hyvinä työantajina, mutta niillä koetaan olevan tiettyjä puutteita, kuten liian pienet palkat. Kokkolan maine työnantajana on puolestaan hieman parempi kuin kuntatyönantajien keskimäärin. Kaupunki on saanut hyvän arvion organisaatiokulttuuristaan, menestymisestään sekä palveluistaan ja kohtalaisen arvion muutos- ja kehityskyvystään, yhteiskuntavastuustaan ja organisaation minä-vastaavuudestaan. Kaupungin julkinen kuva on saanut negatiivisen arvion. Kokkolan kaupungin keskimääräistä hieman parempi maine työnantajana saattaa johtua joko siitä, että se on muita parempi työnantaja tai sitten tiettyä, nimeltä mainittua kuntaorganisaatiota on ollut helpompi arvioida kuin kuntia yleensä ottaen.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 0,034 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».