Toimitilakannan reittaus ja analysointi - Esimerkkinä Lahden kaupunki
Notice bibliographique
Résumé
Kiinteistöjen reittaus on suhteellisen uusi ilmiö niin maailmalla kuin Suomessakin ja näin ollen tämä tutkimus loi haasteellisen ympäristön, kun reittausta lähdettiin soveltamaan kunnan omistamaan kiinteistömassaan. Tutkimuksen tavoitteena oli reitata Lahden kaupungin omistamat kiinteistöt ja siten saada selville, mitkä kiinteistöt ovat edullisia Lahden kaupungille. Tavoitteena oli myös tutkia, pystyisikö reittauksen tuloksia käyttämään kiinteistöjen edelleen analysoinnissa jos ne jaettaisiin kolmeen luokkaan. Nämä luokat olisivat pidettävät kiinteistöt, kehitettävät kiinteistöt ja kiinteistöt, joista halutaan luopua. Tämän lisäksi tutkimuksessa perehdyttiin yleisesti kuntaan omistajana ja erityisesti kiinteistönomistajana. Näin pyrittiin tutustumaan tilanteeseen, joka kunnilla on niiden tasapainoillessa lakisääteistein palvelujen, vapaaehtoisten palvelujen sekä yritystoiminnan parissa. Hoitaessaan tehtäviään kunnan tulee päättää, ostetaanko toimintaan tarvittavat tilat itse, käytetäänkö vuokratiloja tms. Lisäksi tutkimuksessa tutustuttiin lyhyesti Lahden kaupunkiin ja sen organisaatioon. Vaikka Lahden kaupunki omistaa kiinteistöjä sairaalasta asuinrakennukseen, niiden reittaaminen onnistui hyvin. Voitiin todeta, että reittaus sopii myös tämänkaltaiseen tilanteeseen yhtä hyvin kuin perinteiseen "kaupalliseen" tarkoitukseen. Pohjimmiltaanhan reittauksessa on kyse kiinteistöjen laittamisesta paremmuusjärjestykseen tiettyjen sovittujen kriteerien pohjalta ja siten tulos oli odotettu. Reittauksen tuloksien käyttäminen myös kiinteistöjen jatkoanalyysiin oli mielekästä. Reittaus antoi hyvän pohjan lähemmälle tarkastelulle sen suhteen, mitä yksittäisille kiinteistöille pitäisi tehdä.
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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,011 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,089 | 0,033 |
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 ».