Suomen kilpailuasema kansainvälisten kongressien isäntämaana muihin Pohjoismaihin sekä Itävaltaan nähden
Bibliographic record
Abstract
Kongressiala kehittyy nopeaa vauhtia, ja niin on myös kehittynyt Suomen tapahtumajärjestämisen taso viime vuosien aikana. Tänä päivänä maailmalla ei kuitenkaan riitä olla hyvä jossain, vaan kovassa kilpailussa pärjäävät ne, jotka onnistuvat kehittämään jatkuvasti uutta ja olemaan kaikilla mittakaavoilla askeleen muita edellä. Tätä varten täytyy tuntea hyvin ala, jolla kilpailee, ja vielä paremmin ne, joiden kanssa kilpailee. Tässä työssä on nimensä mukaisesti tutkittu Suomen kilpailuasemaa Pohjoismaihin sekä Itävaltaan, ja pyritty kartoittamaan sitä, millä tutkittavilla osa-alueilla Suomi eroaa edukseen tai mikä tekee sen asemasta epäedullisen. \n \nTutkimuksen teoreettinen viitekehitys on jaettu kolmeen osaan, ja itse työ toteutettiin laadullisena tutkimuksena, jonka kulkua määritti suurelta osin tutkimuksen alkuvaiheessa toteutettu haastattelu. Teorialuvussa on kerrottu yleisesti kongressin järjestämiseen liittyvää tietoa sekä esitelty alan toimijoita. Teorian jälkeen on grafiikan avulla hahmoteltu maa- sekä kaupunkikohtaista sijoitusta ja järjestettyjen kongressien määrää, minkä jälkeen seuraa 6 taulukkoa, johon on syötetty tutkittavien maiden lentokentät järjestykseen sen mukaan, kuinka paljon suoria sekä epäsuoria lentoyhteyksiä milläkin lentokentällä on. Kilpailuasema-luvussa on alaluku jokaiselle tutkittavalle tekijälle, eli hintatasolle, lentoyhteyksille, junayhteyksille, kaupunkiliikkuvuudelle ja julkiselle liikenteelle, majoituskapasiteeteille, kokoustiloille, maantieteelliselle sijainnille, turvallisuudelle sekä poliittiselle tilanteelle. Lopussa seuraa yhteenveto, jonka tukena on SWOT-analyysi, johon on poimittu oleellisimmat johtopäätökset tutkimuksesta. \n \nTämän tutkimuksen tulokset vahvistivat käsityksen siitä, että Suomi ei ole halpa maa, ja että etenkään majoitusten korkeat hinnat eivät vahvista Suomen asemaa muiden maiden rinnalla. Jotta näin isoa tekijää saataisiin kompensoitua, maalla täytyy olla ominaisuuksia, joita on vaikea löytää muista maista tai korvata vastaavanlaisilla. Maailmassa on olemassa lukuisia esimerkkejä siitä, mitä brändäys voi saada aikaan, ja miten onnistunut brändäys ja siitä seuraava menestys kulkevat käsi kädessä alalla kuin alalla. Suomessa on kaikesta huolimatta paljon hyviä puolia, joiden avaaminen maailmalle olisi helpompaa, jos Suomi saisi suurien tapahtumien, kuten kongressien ansiosta enemmän näkyvyyttä, mikä taas toteutuisi paljon todennäköisemmin, jos Suomi olisi tietyillä osa-alueilla kilpailukykyisempi kuin muut Pohjoismaat.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.128 | 0.060 |
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".