"No en minä ainakaan tänne kotia ketään ukkoja haluaisi" : Pääkaupunkiseudun metsänomistajien tavoittamisen välineitä
Bibliographic record
Abstract
Työn tilannut Suomen metsäkeskuksen eteläisen palvelualueen elinkeinopalvelut koki pääkaupunkiseudun metsänomistajien yhteydenottojen olevan haasteellisempia kuin muualla maassa. Kaupungistumisen myötä yhä useampi suomalainen asuu kaupungissa, jolloin myös yhä useampi metsänomistaja on etämetsänomistaja. Tulevat metsänomistajasukupolvet tulevat olemaan taustoiltaan ja tavoitteiltaan monipuolisempi asiakasryhmä verrattuna aiempaan metsänomistajasukupolveen. \n \nTutkielman tavoitteena oli tutkia pääkaupunkiseudulla asuvien metsiensä potentiaalia heikosti hyödyntävien metsänomistajien erityispiirteitä. Lisäksi tavoitteena oli selvittää, mitkä yhteydenotto- ja tiedonhankintakanavat metsänomistajat kokivat toimivimpina. Tulosten pohjalta pystyttäisiin tarkastelemaan nykyisten asiakastyössä käytössä olevien toimintatapojen toimivuutta ja tarpeen tullen muuttamaan käytäntöjä. Tutkimus oli kvalitatiivinen, sillä tarkoituksena oli saada syvällisempää tietoa kohderyhmästä. Ennen puhelinhaastatteluja kohderyhmästä hankittiin tietoa keskustelemalla Metsäkeskuksen asiakasneuvojien kanssa. Puhelinhaastatteluun vastasi 17 pääkaupunkiseudulla asuvaa metsänomistajaa, joiden metsätiloilta ei ollut tullut kymmeneen vuoteen metsänkäyttöilmoitusta tai Kemera-tukihakemusta. \n \nTulokset osoittivat, että metsänomistajat arvostavat metsäammattilaisen mielipiteitä ja ammattitaitoa. Metsäammattilainen haluttaisiin kohdata mieluiten kasvokkain kahden kesken, jolloin neuvonnan koettiin olevan vuorovaikutuksellisesti tehokkainta ja henkilökohtaisinta. Demografisia yleistyksiä metsänomistajien taustoista ja metsätaloudellisesta käyttäytymisestä ei pienen otannan vuoksi pysty tekemään. Tulokset osoittivat kuitenkin merkkejä siitä, että metsänomistajat olisivat pääkaupunkiseudulla korkeammin koulutettuja sekä etäisyys heidän asuinpaikkansa ja metsätilansa välillä olisi suurempi kuin muualla Suomessa. \n \nMetsäkeskuksen asiakasneuvojien työnkuvan parantamiseksi käytössä olevien asiakaslistojen ajantasaisuutta ja segmentointikriteereitä olisi hyvä tarkentaa. Tällöin asiakasneuvojilla olisi käytössään aina tuorein tieto metsänomistajista eikä tehokasta työaikaa kuluisi tietojen oikeellisuuden tarkistamiseen. Lisäksi metsäalan koulutuksessa tulisi huomioida metsänomistajien rakennemuutoksen aiheuttama neuvontapalveluiden tarpeen kasvu. Tällöin koulutus takaisi tulevaisuuden metsäammattilaisille paremmat lähtökohdat asiakaspalvelu- ja neuvontatehtäviin ja sitä kautta myös metsänomistajille paremmat mahdollisuudet metsänsä hoitamiseen.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.043 | 0.010 |
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".