Miehet hyvinvointipalveluiden käyttäjänä
Bibliographic record
Abstract
Tämän opinnäytetyön aiheena oli tutkia sitä, miten miesasiakkaiden määrää saataisiin kasvatettua hyvinvointipalveluiden käyttäjinä. Lisäksi oli tärkeää selvittää mitkä ja millaiset hoidot ovat miehille sopivia sekä mitkä asiat toimivat miesten motivaatiotekijöinä hyvinvointipalveluiden käyttöä ajatellen. Tutkimus suoritettiin kvantitatiivisena tutkimuksena Holiday Club Caribiassa maaliskuussa 2009. Tutkimuksessa käytettiin apuna laadullista tutkimusta, joka tehtiin haastattelun muodossa hyvinvointityöntekijä Nina-Mari Räikälle. Opinnäytetyön teoreettisessa osuudessa käsiteltiin wellness- ja hyvinvointipalvelukäsitteitä, käsitteiden eroja, sekä niiden ajankohtaisuutta. Myös yksilöiden ostokäyttäytymiseen vaikuttavia tekijöitä käsiteltiin. Teoriaosuudessa käytettiin sekä ammattikirjallisuutta että tutkijan omaa pohdintaa. Tutkimuksen analysointiosuudessa sovellettiin teoriapohjaa ja vastausten kautta mietittiin asioita, jotka lisäävät miesasiakkaiden määrää hyvinvointipalveluyrityksissä. Tärkeiksi asioiksi nousivat miesten vähäinen tieto hyvinvointipalveluista ja siitä, miten hoitoihin tullessa pitäisi toimia. Miehet kokivat hoitojen olevan suunnattuja liiaksi naisille. Miesten motiiveina hyvinvointipalveluja käyttäessä on psyykkinen ja fyysinen hyvinvointi. Tutkimuksessa otollisemmaksi kohderyhmäksi nousivat keski-ikäiset tai keski-iän ylittäneet miehet. Erityisesti hyvinvointipalvelujen mainonnan kohdistaminen tälle kohderyhmälle olisi tärkeää. Mainostaa kannattaa siellä, missä miehet työskentelevät ja harrastavat. Miesten asiakasmäärää voitaisiin saada nostettua laatimalla edullisia kokeilutarjouksia hoitoihin, jolloin niiden kiinnostus lisääntyisi miesten keskuudessa.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.083 | 0.022 |
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".