Meillä on vientiä! : Kansainvälistymistä verkostoyhteistyöllä
Bibliographic record
Abstract
Suomi on Euroopan unionin pohjoisin maatalousmaa, jolle kylmä talvi ja lyhyt kasvukausi tuovat omat haasteensa mutta myös etunsa elintarviketuotannossa. Suomalaisen ruoan valtteina pidetään puhtautta, tuoteturvallisuutta ja vähäistä antibioottien käyttöä. Saksa on yksi Suomen tärkeimmistä vientimaista. Suomi vie Saksaan vuosittain jopa 88 miljoonan euron arvosta ruokaa ja juomia, mikä tekee Saksasta Suomen viidenneksi suurimman elintarvikkeiden vientimaan. EU:n sisämarkkinoilla toimiessa yritysten etuna on elintarvikesäännösten yhtenäisyys verrattuna esimerkiksi Aasian maihin. Meillä on vientiä! -julkaisu on koottu Vientivalmiuksien kehittäminen Saksan markkinoille – IGW2019 -hankkeen toimenpiteenä. Julkaisun artikkeleissa luodaan katsaus pienyrittäjien verkostoitumiseen, kansainvälistymiseen, viennin tilanteeseen ja Internationale Grüne Woche 2019 (IGW2019) -messujen toteutumiseen yrittäjien, hankehallinnoijien, opiskelijoiden, ulkoistetun vientipäällikön ja järjestävän päätahon MTK:n sekä maakuntaosastojen koordinaattoreiden näkökulmista. Artikkelit perustuvat haastatteluihin ja asiantuntijoiden näkemyksiin. Suomen pääkumppanuusmaana oleminen IGW2019-messuilla oli ensikertaisuudessaan merkittävä panostus sekä järjestäjiltä että messuille näytteilleasettajina osallistuneilta yrityksiltä. Julkaisun tavoitteena on ollut kerätä arvokasta tietoa pienyritysten verkostoitumisesta, messuosallistumiseen valmistautumisesta, toteutuksesta, tavoitteiden saavuttamisesta ja rahoituksesta sekä jakaa tämä tieto laajemmalle yleisölle. Julkaisu on suunnattu niin IGW2019-messuille osallistuneille, kuin myös kaikille muille viennistä ja kansainvälisistä markkinoista kiinnostuneille.
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 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.205 | 0.099 |
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".