Poliisina politiikassa, vai poliitikkona poliisissa?
Bibliographic record
Abstract
Opinnäytetyön tavoitteena on selvittää kunnallispolitiikassa toimivien poliisien ajatus- ja arvomaailmaa ja heidän ammatillisen kaksoisroolinsa yhdistämisen mukanaan tuomia mahdollisia ristiriitoja ja haasteita. Työssä pyritään myös vastaamaan siihen, miten poliisi pystyy politiikassa toimiessaan edistämään sekä kansalaisten, että poliisin asioita ja miten poliisin arvomaailma, ammatti-identiteetti ja eettiset periaatteet näkyvät poliittisessa toimintaympäristössä. Tutkimuksessa pohditaan myös miten puolueettomuus virkamiehenä ja poliittinen asioiden ajaminen kohtaavat politiikassa. \n \nTyön teoreettinen viitekehys tarkastelee Suomen julkisen vallan historiaa ja nykytilaa, selventää politiikan käsitteitä ja avaa kunnallisen päätöksenteon keskeisiä elementtejä. Työssä arvioidaan poliisin etiikkaa, arvomaailmaa ja ammatti-identiteettiä. Tietoperustana on hyödynnetty poliisin etiikkaa ja arvoja käsitteleviä ohjeita ja kommentaareja, Suomen valtiosäännöstä ja hallintotavasta kertovia teoksia sekä kunnallispolitiikasta kertovaa kirjallisuutta. \n \nOpinnäytetyö toteutettiin kvalitatiivisena tutkimuksena teemahaastatteluiden muodossa. Haastateltaviksi valikoitui kolme useita vuosia poliisissa toiminutta ja kunnallispolitiikassa vaikuttanutta henkilöä eri puolilta Suomea. Haastattelut tallennettiin ja litteroitiin, ennen kuin ne purettiin ja jaoteltiin analysoitaviksi teemoiksi. \n \nTutkimuksessa selvisi, että poliisien ammatti-identiteetti näkyy ja kuuluu kunnallispolitiikassakin. Tutkimuksen mukaan poliisius on positiivinen arvo myös politiikassa ja poliisin eettisiä periaatteita halutaan noudattaa niin työssä, kuin vapaa-ajallakin. Poliisin monipuolisesta ammattitaidosta ja ihmistuntemuksesta on hyötyä politiikassa, mutta yhtä lailla politiikka hyödyntää poliisia laajemman yhteiskunnallisen tuntemuksen ja avarakatseisuuden merkeissä.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.035 | 0.008 |
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".