Siivouskoneiden saatavuuden ja käytettävyyden kartoittaminen TAYS:n sairaalahuollossa
Notice bibliographique
Résumé
Siivouskoneet ovat tänä päivänä iso osa ammattisiivousta. Koneiden käyttö tehostaa ja nopeuttaa siivousta, on ympäristöä säästävää sekä keventää työtä. Koneet ovat nykyään helppokäyttöisiä ja monipuolisia, joten niiden käyttämiseen ja hyödyntämiseen olisi hyvä olla mahdollisuus. Sairaalahuolto on mukana uusien tilojen suunnittelussa. Erityisen huomion kohteena on neliöiden hyötykäyttö. \n \nTavoitteena oli selvittää, miten nykyiset siivouskonelainaamot palvelevat siivouskoneiden käyttöä ja saatavuutta Tampereen yliopistollisessa keskussairaalassa. Tutkimuksessa selvitettiin myös muita siivouskoneiden käyttöön liittyviä tekijöitä. Esimerkiksi, onko koneita tällä hetkellä sopivasti, toimiiko lainaussysteemi osastojen välillä ja mitkä tekijät edistävät siivouskoneiden käyttöä sairaalahuoltajien mielestä. Tutkimus tehtiin haastattelemalla keskussairaalan alueen sairaalahuoltajia. \n \nTutkimuksessa saatiin selville, että koneiden lainaamot olisi hyvä sijoittaa niin, jotta ne palvelisivat kaikkia osastoja sujuvasti ja hyvin. Joitakin osastoja lainaamot palvelevat jo nyt hyvin, koska ne ovat lähellä ja koneet helposti noudettavissa. Todettiin myös, että siivouskoneita on hyvä olla osastoillakin. Lisäksi toivottiin uudempia ja helppokäyttöisempiä koneita. Tässä työssä myös siivoustyön robotikka oli esillä, koska teknologian ja digitalisaation kehittyminen muuttaa puhtausalaa nyt ja tulevaisuudessa vielä enemmän.
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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,010 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,112 | 0,059 |
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 ».