Kotitalouksien rooli Yhdistyneiden kansakuntien kestävän kehityksen tavoitteiden saavuttamisessa
Bibliographic record
Abstract
Tämä opinnäytetyö tehtiin toimeksiantona Suomen Kiertotalousyhdistys ry:lle. Työn tarkoituksena oli selvittää, miten kotitaloudet voivat valinnoillaan vaikuttaa Yhdistyneiden kansakuntien kestävän kehityksen tavoitteiden saavuttamiseen. \n \nTutkimuksessa selvitettiin kestävän kehityksen sekä kiertotalouden alan asiantuntijahaastatteluiden avulla, miten kotitaloudet voivat toimia tavoitteiden saavuttamiseksi. Asiantuntijahaastatteluilla selvitettiin kotitalouksien roolia, kompastuskiviä sekä hyviä käytänteitä. Tutkimuksen aineisto kerättiin puolistrukturoidun haastattelumuodon avulla. \n \nTeoriaosuudessa läpikäydään työssä tarkasteltavat YK:n kestävän kehityksen tavoitteet. Työhön olen valinnut ne kestävän kehityksen tavoitteet, jotka liittyvät vahvasti kotitalouksien päivittäiseen toimintaan ja joita voidaan edistää kestävillä valinnoilla. \n \nTuloksista nousi esiin, että kotitalouksien rooli YK:n kestävän kehityksen tavoitteiden saavuttamisessa on merkittävä. Arkipäiväiset valinnat erityisesti ruokavaliossa, asumisen lämmitysratkaisuissa sekä liikkumismuodoissa vaikuttavat merkittävästi kotitalouden hiilijalanjälkeen.
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) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.101 | 0.026 |
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".