Namn att minnas : en undersökning om memorialnamn i Helsingfors
Notice bibliographique
Résumé
Tutkielma tarkastelee Helsingin nimistössä esiintyviä muistonimiä eli katujen, puistojen tai muiden kaupunkiympäristöön liittyvien paikkojen nimiä, jotka on nimetty esimerkiksi tunnetun henkilön tai yrityksen mukaan. Tavoitteena on selvittää, millaisia henkilöitä tai asioita muistonimistössä on muistettu, millainen sukupuolijakauma on muistonimissä, jotka kunnioittavat henkilöitä, sekä onko sukupuolijakaumassa nähtävissä muutosta vuosien varrella. Lisäksi tavoitteena on eritellä, missä kaupunginosissa muistonimiä esiintyy ja miten nimet jakautuvat eri kaupunginosien välillä. \n \nTutkimusaineistona on 565 Helsingin nimistössä käytössä olevaa muistonimeä. Nimet on hankittu Helsingin kaupungin karttapalvelun nimirekisteristä. Luonteeltaan tutkimus on kuvaileva tutkimus, jonka tarkoitus on sekä määrällisin että laadullisin menetelmin luoda kokonaiskuva Helsingin muistonimistöstä. \n \nTutkimusaineisto on jaettu kategorioihin sen mukaan, ketä tai mitä muistonimellä on muistettu. Kategorioita on yhteensä 14: henkilöitä kunnioittavat nimet jakautuvat kymmeneen kategoriaan, loput nimet neljään kategoriaan. Tutkimuksen tulokset osoittavat, että selvä enemmistö muistonimistä on annettu henkilöiden muistoksi, ja vain hyvin pieni osa nimistä kunnioittaa yrityksiä, tapahtumia tai vastaavia. Muistonimistössä eniten on kunnioitettu henkilöitä, jotka kuuluvat kategorioihin paikallisesti tunnetut henkilöt, kulttuuri ja taide sekä politiikka ja vallanpitäjät. Nämä kolme kategoriaa sisältävät kaksi kolmasosaa kaikista henkilöiden mukaan nimetyistä muistonimistä. Neljänneksi suurin kategoria on tiede ja koulutus. Kolme vähiten nimiä sisältävää kategoriaa ovat uskonto, urheilu ja hyväntekijät. Muistettujen miesten ja naisten välillä ei ole suuria eroja siinä, millaisia henkilöitä on muistettu. Merkillepantavaa on kuitenkin, että naisia kunnioittavissa nimissä kategorian paikallisesti tunnetut henkilöt osuus on selvästi suurempi kuin miehiä kunnioittavissa. Lisäksi kategoriaan armeija ja sota ei sisälly yhtään naisennimeä eikä kategoria hyväntekijät sisällä yhtään miehennimeä. Eroa on myös lukumäärässä: muistettuja miehiä on huomattavasti enemmän kuin naisia. Yli kolme neljäsosaa nimistä on annettu miesten muistoksi ja vain vajaa viidesosa naisten. Naisten muistoksi annettujen nimien osuudessa on kuitenkin huomattavissa selvä kasvu 1990-luvulta lähtien. Tutkimustuloksista käy myös ilmi, että vaikka suuri osa muistonimistä keskittyykin tiettyihin kaupunginosiin, on nimiä käytetty laajasti ympäri Helsinkiä. \n \nTutkimus osoittaa, että paikallishistorialla on suuri merkitys nimistönsuunnittelussa Helsingissä. Myös Helsingin asemaa kulttuurin, sivistyksen ja vallan keskipisteenä on korostettu muistonimistössä. Lisäksi tuloksista voi nähdä, että vaikka sukupuolten välinen tasa-arvo ei vielä toteudu muistonimistössä, on suunta oikea.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,070 | 0,012 |
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 ».