Ratsastusvaatteiden markkina Suomessa
Bibliographic record
Abstract
Idea tähän opinnäytetyöhön syntyi kirjoittajan omasta aloitteesta ja tarpeesta. Taustalla on haave oman ratsastusvaatemerkin perustamisesta. Työssä toteutettu markkinatutkimus on osa uuden brändin suunnitteluprosessia. Markkinatutkimuksella kartoitettiin kuluttajien toiveita ja ostokäyttäytymistä sekä markkinoiden jakautumista kotimaisten ja ulkomaisten tuotemerkkien kesken. Opinnäytetyön tavoitteena oli selvittää, olisiko Suomen ratsastusvaatemarkkinoilla tilaa uudelle, kotimaiselle brändille. Tutkimus on rajattu koskemaan ainoastaan ratsastusvaatteita ja asusteita, eli siihen ei sisälly muita ratsastusvarusteita kuten hanskoja tai jalkineita. Työssä tutkitaan, millainen Suomen ratsastusvaatemarkkina on tällä hetkellä, millaiset brändit menestyvät, miten ratsastusvaatteiden myynti jakautuu eri myyntikanavissa, ja millaisia näkemyksiä alalla toimivilla jälleenmyyjillä on markkinoista. Työn tietoperustassa käsitellään ratsastusta harrastuksena ja kilpaurheilun muotona, ratsastusvaatteilta vaadittavia ominaisuuksia, alalla toimivia jälleenmyyjiä ja brändejä sekä markkinatutkimuksen teoriaa ja sen tutkimusmenetelmiä. Opinnäytetyö toteutettiin vuoden 2022 tammikuun ja toukokuun välisenä aikana. Opinnäytetyön tutkimuksellinen osa toteutettiin markkinatutkimuksena. Työ oli laadullinen tutkimus, ja siihen liittyvä aineistonkeruu toteutettiin puolistrukturoituna teemahaastatteluna. Työssä haastateltiin sekä ratsastusvaatteiden jälleenmyyjiä että ratsastusvaatebrändin perustajaa. Selvitystyön tuloksena voitiin todeta, että Suomen markkinoilla olisi tilaa uudelle kotimaiselle ratsastusvaatebrändille.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.044 | 0.015 |
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".