Piikkimattoja maailmalta: uusien piikkimattojen ominaisuudet, sekä tarpeellisuuden arviointia Suomessa
Notice bibliographique
Résumé
Opinnäytetyössäni tutustutaan uusiin ajoneuvojen pysäytysvälineisiin. Uudet välineet on rajattu piikkimattoihin, tai muihin pienempiin välineisiin, joiden toiminta ja tehokkuus perustuu kohdeajoneuvon renkaiden puhkaisemiseen. Suomen poliisilla on käytössä Stinger-merkkinen piikkimatto. Muiden valmistajien versioilla on tietenkin omat hyvät ja huonot puolensa. Tuotteisiin paneudutaan syvällisesti, ja tarkastellaan niitä tehokkuuden, toimintatapojen ja työturvallisuuden kannalta. \n \nTyöstä on rajattu pois betoniporsaat ja metalliset läpikulun estävät liikuteltavat esteet, sekä muut henkilöautojen ja raskaampien ajoneuvojen läpikulun estävät laitteet. Työssä ei myöskään ole käsitelty uusien piikkimattojen aiheuttamia kustannuksia. \n \nTulevaisuudessa opinnäytetyötäni voitaisiin käyttää hyödyksi uuden piikkimaton valinnassa Suomen poliisille. Paremmat piikkimatot mahdollistaisivat työturvallisemman käytön ja paremman tehokkuuden, sekä osumatarkkuuden. \n \nOpinnäytetyöni on yksilötyönä toteutettu kvalitatiivinen, eli laadullinen tutkimus. Sen tarkoitus on kartoittaa millaisia vaihtoehtoja olisi nykyiselle Suomen poliisin käyttämälle piikkimatolle. Tarkoituksena on myös selvittää, onko uusille välineille ylipäätään tarvetta Suomessa. Tietoa tuotteista olen hankkinut niitä myyvien ulkomaalaisten jälleenmyyjien kautta, tutustumalla videomateriaaleihin, sekä teemahaastattelemalla kokeneita poliiseja.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,011 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,113 | 0,047 |
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 ».