Suomen kauppalaivaston laivojen nimeäminen ja nimenantoperusteet
Notice bibliographique
Résumé
Tämän opinnäytetyön tarkoituksena oli tutkia laivan nimeämistä ja perusteita nimen valinnalle Suomen kauppalaivastossa. Miten laiva nimetään? Miten nimet määrätyvät? Mikä merkitys nimellä on? Rajasin opinnäytetyöni käsittelemään Suomen nykyistä kauppalaivastoa, mutta tutustuin aiheeseen myös aiempien vuosisatojen alusten avulla. Opinnäytetyöni tärkeimmän aineiston sain toteuttamastani kyselystä, johon vastasivat suomalaiset varustamot sekä rahti- että matkustajaliikenteestä. Varustamoiden alukset liikennöivät niin suomen kuin ulkomaan lipun alla. Maantieteellisiä nimiä laivoille annetaan niiden liikennöintialueen mukaan, kuten Näsijärvi, Pielinen ja Suomenlinna. Osalla laivoista on nimessään maantieteellinen etuliite, josta voi päätellä kotimaan tai kohdealueen, kuten Finnhawk, Finnmaid ja Europalink. Rahtilaivoissa suosittua on myös naisten nimien käyttö, jolloin laiva nimetään esimerkiksi varustajan perheenjäsenten mukaan. Kolmasosa käytetyistä ihmisten nimistä on miesten nimiä. Erilaisia tekemistä, toimintaa ja ihmisiä kuvaavia ns. henkilötermejä, kuten Trader, Carrier, Explorer ja Queen, käytetään jonkin verran. Lisäksi aluksia nimetään eläinten (Tiira, Kampela), luonnonilmiöiden (Tyrsky, Hyöky) ja mytologisten nimien mukaan (Neptun, Orion). Mytologisia nimiä käytetään lähinnä hinaajilla. Tutkimuksen tulokset kertovat varustamojen panostuksesta laivojen nimeämiseen. Nimen antaminen on prosessi, johon osallistuu paljon ihmisiä varustamon sisällä. Nimen merkitystä mietitään, eikä sen valinta ole itsestäänselvyys. Erityisesti matkustajavarustamoille nimellä on tärkeä osa markkinoinnissa sekä mainonnassa.
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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,076 | 0,028 |
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 ».