Ammattikorkeakoulujen osuuskuntien sopimusosaamisen kartoittaminen
Notice bibliographique
Résumé
Opinnäytetyössä tutkittiin Suomen ammattikorkeakoulujen osuuskuntien sopimusosaamista, eli kuinka ne tekevät sopimuksensa ja millä tasolla niiden juridinen sopimusosaaminen on. Teoreettisessa tutkimuksessa tutkittiin sopimusoikeuden pääpiirteitä sekä erilaisia sopimusriskejä, niiden ennakoimista ja hallintaa. Lisäksi käsiteltiin osuuskunnan toimintaa ja vastuunjakoa osuuskunnassa. \n \nEmpiirisen tutkimuksen tavoitteena oli tutkia, millä mallilla on ammattikorkeakoulujen sopimusosaaminen. Työn tavoite oli luoda Saimaan ammattikorkeakoulun osuuskunnille lyhyt sopimusopas, jossa on lueteltuna tärkeimmät sopimusta tehtäessä huomioonotettavat seikat. \n \nOpinnäytetyö toteutettiin kvantitatiivista tutkimusmenetelmää käyttäen. Vastaukset saatiin lähettämällä sopimusosaamiseen liittyvä kysely Tiimiakatemian eli Jyväskylän ammattikorkeakoulun, Proakatemian eli Tampereen ammattikorkeakoulun sekä Saimaan ammattikorkeakoulun osuuskunnille. Vastauksia saatiin yhteensä seitsemän kappaletta viiteentoista lähetettyyn kyselyyn, ja ne saatiin jokaisesta kolmesta ammattikorkeakoulusta. \n \nTutkimustulokset osoittivat, että osuuskuntien juridinen sopimusosaaminen on tyydyttävällä tasolla, ja luonnollisesti osaamiseen vaikuttaa, minkä vuoden osuuskunta on kyseessä. Sopimukset kuitenkin tehdään kunkin osuuskunnan parhaaksi katsomalla tavalla. Apua saadaan vanhemmilta osuuskunnilta, asianajajilta ja koulun opettajilta. Kaikki osuuskunnista myönsivät, että juridisessa sopimusosaamisessa on vielä parantamisen varaa.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,048 | 0,013 |
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 ».