MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W4404302987 · doi:10.54331/haik.140808

”Pikkutyttöjen ahdistelijat vaarattomiksi!”

2021· article· fi· W4404302987 on OpenAlexaff
Markku Mattila, Petri Eskola

Bibliographic record

VenueHistoriallinen Aikakauskirja · 2021
Typearticle
Languagefi
FieldSocial Sciences
TopicResearch in Social Sciences
Canadian institutionsKootenay Association for Science & Technology
Fundersnot available
KeywordsComputer science

Abstract

fetched live from OpenAlex

Tutkimme suomalaista kastraatiopolitiikkaa pakkokastraation voimassaoloaikana 1935–1970. Vuoden 1935 sterilointilaki mahdollisti sukupuoliviettinsä voiman tai suuntautumisen takia vaarallisten seksuaalirikollisten pakkokastraation. Vuoden 1950 erillinen kastraatiolaki kiristi ja tehosti menettelyä. Kysymme, miten lainsäädäntö sai alkunsa, muovautui ja mitä sanottiin tavoiteltavan sekä millaisia rikoksia tehneisiin sitä sovellettiin. Käytämme arkistolähteitä, aikalaiskirjallisuutta ja lainsäädäntölähteitä. Tekstiaineisto analysoidaan historiantutkimuksen keinoin. Pakkokastraatiopäätösten syyt analysoidaan muodostamalla vuoden 1950 lainsäädännön ja kastraatiokortiston pohjalta aineistolähtöinen luokittelu, joka analysoidaan tilastollisesti. Pakkokastraation ensisijainen kohde oli lapseen seksuaalirikoksen suunnannut. Vuonna 1950 kohteisiin lisättiin henkisen tilan takia rangaistukseen tuomitsematta jätetyt. Lisäksi säädettiin, että nimettyihin seksuaalirikoksiin tuomitusta piti aina tehdä kastraatioesitys. Tämä nosti kastraatioesitysten määrää huomattavasti verrattuna aiempaan. Pakkokastraatio oli voimassa vuoteen 1970, mutta Lääkintöhallitus lopetti lain toimeenpanon: viimeinen kastraatiomääräys annettiin vuonna 1958. Kaikkiaan annettiin 233 pakkokastraatiomääräystä. Määräysten ”kulta-aika” oli vuosina 1951–1955, jolloin annettiin kolme neljästä määräyksestä. Määräysten peruste oli alaikäiseen kohdistunut seksuaalirikos (73 %) ja täysi-ikäisen raiskaus (17 %). Homoseksuaalisuus sinänsä ei ollut kastraatioperuste. Kastraatiopolitiikka kohdistui voimakkaasti älyllisesti vajaisiin. Heitä koskevista esityksistä 71 prosenttia esityksistä johti määräykseen, muiden kohdalla 12 prosenttia.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.005
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: Other
Teacher disagreement score0.344
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.005
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.003
Science and technology studies0.0030.003
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0020.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0170.005

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.063
GPT teacher head0.376
Teacher spread0.312 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2021
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueHistoriallinen AikakauskirjaSame topicResearch in Social SciencesFrench-language works237,207