Maahanmuuttajataustainen vuokratyöntekijä osana Tampereen Aterian työyhteisöä
Notice bibliographique
Résumé
Suurten ikäluokkien jäädessä eläkkeelle työvoimapula lisääntyy. Työvoimapulaa korvaamassa on jo runsaasti ulkomaalaisia työntekijöitä ja tulevaisuudessa heidän määränsä odotetaan edelleen kasvavan. Kunta-alan ammattikeittiöissä maahanmuuttajat työskentelevät pääasiassa vuokratyöntekijöinä. Tämän opinnäytetyön tarkoituksena oli selvittää, miten Tampereen Aterian työntekijät kokevat maahanmuuttajataustaiset vuokra-työntekijät ja miten mahdollisia kieli- ja kulttuuriongelmia voidaan ratkaista. Tutkimusmenetelmänä käytettiin kvantitatiivista kyselytutkimusta. \n \nTutkimuksen tuloksissa korostui maahanmuuttajataustaisten vuokratyöntekijöiden heikko tai olematon suomen kielen taito. Kyselyyn vastanneet Tampereen Aterian työntekijät eivät ilmoittaneet oman kielitaitonsa olevan kovin hyvä. Yhteisen kielen puuttumisen koettiin vaikeuttavan merkittävästi työhön opastamista ja perehdyttämistä. Vaikka sekä opastettava että opastaja puhuisivat jonkin verran englantia, ammattisanaston hallinnassa oli puutteita. Maahanmuuttajat koettiin ahkeriksi ja motivoituneiksi työntekijöiksi. Työturvallisuusohjeiden noudattamisessa oli toivomisen varaa. Erilaisista kulttuureista johtuvia ongelmia ei tullut esiin. \n \nTutkimusten tulosten perusteella kohteena olevilla työpaikoilla tarvitaan työnantajan järjestämät ohjeet suomen kieltä osaamattomille vuokratyöntekijöille. Koska maahanmuuttajien määrä ja kulttuurien kirjo todennäköisesti vielä lisääntyvät tulevaisuudessa, ongelmien estämiseksi tarvitaan myös monikulttuurisuuskoulusta.
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) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,872 | 0,048 |
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 ».