Johdonmukaisesti suunnitellun visuaalisen ilmeen hyödyt : visuaalisen ilmeen uudistaminen Suomen Agilityliitolle
Bibliographic record
Abstract
Tämä opinnäytetyö käsittelee visuaalisen ilmeen uudistusta Suomen Agilityliitolle, joka on agilityseurojen ja -harrastajien keskusjärjestö ja agilityharrastuksen etujärjestö. Vapaaehtoiset muodostavat valtaosan liiton toiminnasta. Opinnäytetyön tavoitteena oli luoda Agilityliitolle johdonmukaisesti suunniteltu visuaalinen ilme, jota vapaaehtoisten on helppo käyttää ja noudattaa. Teoriaosuudessa syvennytään johdonmukaisesti suunniteltuun visuaaliseen ilmeeseen ja sen hyötyihin. Tässä osuudessa myös tarkastellaan visuaalisen ilmeen ohjeistamisen merkitystä ja arvoa. Teoriaosuus luo pohjaa sille, miten ilme suunnitellaan ja ohjeistetaan niin, että vapaaehtoisten on helppo hyödyntää sitä tuottamaan jokapäiväistä viestintää. Projektiosuudessa käydään läpi, miten Suomen Agilityliiton visuaalisen ilmeen uudistaminen toteutettiin. Suunnittelun lähtökohtana toimi Agilityliiton toiminta, arvot ja vapaaehtoisten osallisuus. Ilmeen uudistamiseen sisältyi tunnuksen suunnittelu sekä värimaailman ja typografian määrittäminen. Ilmeen sovelluksista suunniteltiin työpohjat, jotka helpottavat vapaaehtoisten työtä. Lopullisen ilmeen pohjalta toteutettiin graafinen ohjeisto ja julkaisuohje ohjeistamaan ilmeen käyttöä. Ohjeistaminen on erityisen tärkeää, jotta vapaaehtoiset pystyvät itsenäisesti toteuttamaan viestintää. Työn lopputuloksena syntyi uudistettu visuaalinen ilme Suomen Agilityliitolle sekä ilmeen käytön ohjeistukset. Uusi ilme on selkeä ja eheä kokonaisuus, joka vastaa liiton toiveita ja on käyttäjäystävällinen niille, joilla ei ole visuaalisen alan koulutusta.
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 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.050 | 0.014 |
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".