Quantified characteristics of easy-to-read Finnish news texts
Bibliographic record
Abstract
I denna studie analyseras nyheter på lättläst finska för att ta reda på hur texterna kvantitativt präglas av riktlinjer kring lättläst finska. Korpusarna samlades av nyhetsartiklar skrivna på standardfinska respektive lättläst finska och den komparativa analysen syftade till att fastställa vissa kvantitativa parametrar, bl.a. genomsnittlig meningslängd och genomsnittlig ordlängd samt lexikal densitet, som tillsammans med lexikala särdrag kan karakterisera lättläst skrivning. Analysen av materialet visade att både meningslängden och längden på själva texterna i enlighet med tidigare forskning var betydlig kortare i lättlästa texter än i texter på standardfinska, men meningslängden också var ännu kortare än den övre gränsen som angetts i riktlinjerna om lättläst finska. Ett överraskande resultat var att båda korpusarna hade ungefär den samma genomsnittliga ordlängden. Även lexikal densitet låg på ungefär samma nivå mellan korpusarna. Denna studies resultat stödjer tidigare slutsatser om meningslängd men avslöjar oväntade likheter angående ordlängd och lexikon.
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 | 0.031 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.008 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.004 |
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".