Kalevalan hyödyntäminen Suomen matkailussa
Notice bibliographique
Résumé
Kalevala on Suomen kansalliseepos, jonka Elias Lönnrot on koonnut. Se on Suomen käännetyin kirjallinen teos, joka on käännetty yli 60 eri kielelle. Tässä opinnäytetyössä selvitettiin miten Kalevalaa voisi hyödyntää Suomen matkailussa nykyistä enemmän. Lisäksi tutkittiin millä tavoin Kalevalaa on järkevää tuoda esiin matkailuteollisuudessa ja kerrotaan esimerkkejä siitä, miten Kalevalaa tänä päivänä hyödynnetään. Opinnäytetyö tehtiin toimeksiantona HAAGA-HELIA-ammattikorkeakoulun Culture and Heritage -teemaryhmälle. Suomen kulttuurimatkailua pyritään jatkuvasti laajentamaan. Kansalliseepoksemme nykyistä monipuolisempi käyttö matkailualalla saattaisi vahvistaa Suomen kulttuurin asemaa myös kansainvälisellä tasolla. Kuitenkin kulttuurin ja varsinkin kansanperinteen tuotteistaminen on haasteellista. Kalevalan käyttöoikeudet eivät enää kuulu kenellekkään, joten teoksen hyödyntäminen on vapaata kaikille ja sitä on osattava käyttää oikeaoppisesti. Tutkimusta varten haastateltiin viittä asiantuntijaa, joista kaksi toimii Kalevala-kulttuurin parissa, yksi kulttuurimatkailun kehittämisen parissa ja kaksi käyttää hyväksi Kalevalaa liiketoiminnassaan. Kyseiset haastattelut suoritettiin syksyn 2011 aikana. Tulosten perusteella Kalevalan käyttöä saisi mielellään käyttää kulttuurimatkailussa nykyistä enemmän. Kalevalaa pitäisi käyttää arvostavalla ja kestävän kehityksen periaatteiden mukaisella otteella. Käytettäessä Kalevalaa liiketoiminnassa, siihen tulee etukäteen perehtyä kunnolla. Kalevala on merkittävä ja monipuolinen teos, joka tarjoaa runsaasti raaka-aineita elämysten tuottamiseen. Nykypäivän matkailijat kaipaavat elämyksiä kaikille aisteille ja he haluavat matkoillaan oppia uutta. Kalevalan esiintuomisessa kannattaa hyödyntää nykyajan monipuolista tietotekniikkaa mutta myös perinteikkyyttä. Kalevalaa pitäisi tuoda esille perinteisin keinoin, mutta myös yllättävillä, uusilla keinoilla.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,052 | 0,019 |
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 ».