Vientilogistiikan informaation kehittäminen : case: Konecranes Finland Oy
Bibliographic record
Abstract
Tämä opinnäytetyö toteutettiin toimeksiantona Konecranes Finland Oy:lle. Työn tavoitteena oli tutkia Hyvinkäällä sijaitsevan komponenttitehtaan vientilogistiikan informaatiovirtoja, niiden nykytilannetta ja antaa sekä yleisiä että vientilogistiikan vastaanottamaan ja tuottamaan informaatioon liittyviä kehitysideoita. \n \nTyön tutkimus oli kvalitatiivinen tutkimus, joka toteutettiin yksilö- ja ryhmähaastatteluin sekä omien havaintojeni pohjalta. Haastatteluilla kartoitettiin tutkimusongelman laajuutta, sen vaikutuksia eri osastoille sekä informaatiokulun ja viestinnän nykytila tiimien välillä. \n \nToimeksiantajalla oltiin osin tietoisia tuotannon laadullisesti vaihtelevan informaation vaikutuksista vientitiimin ja muiden sidosryhmien toimintaan. Päälöydöksenä oli vientitiimin omien informaatiotarpeiden esiintuomisen puutteellisuus. Toisaalta vientitiimin tulisi kehittää myös tiimin sisäisen tiedon saattamista muiden tietoon. Tutkimuksen aikana havaitut ongelmat tuotiin ilmi toimeksiantajalle kehitysideoiden sekä johtopäätösten kanssa.
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 | 0.004 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.028 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.006 |
| Open science | 0.002 | 0.008 |
| Research integrity | 0.009 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.002 |
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".