Lentoyhtiöiden vastuullisuusviestinnän tarjoamat mahdollisuudet kestävälle kuluttamiselle
Bibliographic record
Abstract
Kestävä kuluttaminen mainitaan monessa yhteydessä globaalina tavoitteena ja kestävän kehityksen osa-alueena. Yhtenä esteenä kestävän kuluttamisen saavuttamisessa on riittämätön informaatio. Yritysten vastuullisuusviestintää pidetään muun muassa epämääräisenä, vertailukelvottomana ja epäluotettavana. Ilmailuala on myös ongelmallinen kestävän kehityksen näkökulmasta ja se vaatii kestävämpiä ratkaisuja. Matkustajat eivät ole valmiita luopumaan lentämisestä, mutta he ovat kuitenkin halukkaita maksamaan ympäristöystävällisemmästä lentomatkasta. Lentoyhtiöt ovatkin jo asettaneet tavoitteita ja saaneet tulosta aikaan, mutta vihreämmän imagon luominen vaatii myös toimivaa viestintää. \n \nTässä kandidaatintutkielmassa tutkitaan lentoyhtiöiden vastuullisuusviestintää kuluttajan näkökulmasta. Tavoitteena on selvittää, onko kuluttajalla todellisia mahdollisuuksia vastuulliseen lentomatkustamiseen saatavilla olevan tiedon pohjalta. Empiirisen tutki-muksen kohteeksi valittiin neljä Pohjoismaiden suurinta lentoyhtiötä: SAS, Finnair, Norwegian sekä Icelandair ja tutkimusmateriaalina käytetään yritysten julkisia vastuullisuusraportteja. Tutkimus suoritetaan laadullisen sisällönanalyysin menetelmien avulla. Empiirisen tutkimuksen sekä sitä edeltävän, alan kirjallisuudesta muodostuvan teoriaosuuden pohjalta voidaan todeta, että vastuullinen lentomatkailu ei ole vielä saavutettavissa monestakaan syystä, joista yksi liittyy pirstaleiseen ja osittain puutteelliseen informaatioon. Kuluttajalla on kuitenkin mahdollisuus tehdä pienillä valinnoilla lennosta hieman vastuullisempi.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.006 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.129 | 0.064 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".