Ensiapupiste palveluskoirien kansallisten lajien Suomen mestaruuskilpailuissa
Bibliographic record
Abstract
Opinnäytetyön tarkoituksena oli suunnitella ja toteuttaa ensiapupiste palveluskoirien kansallisten lajien Suomen mestaruuskilpailuihin. Tavoitteena oli luoda pohja koiratapahtumien ensiapuvalmiuden suunnitteluun. Toimeksiantajana opinnäytetyöhön oli Hämeenlinnan Kennelkerho ry, joka tarvitsi ensiapupisteen suunnittelijoita ja toteuttajia palveluskoirien Suomen mestaruuskilpailuihin kesälle 2022. Työ valikoitui helposti tekijöiden koiraharrastus- ja partiotaustan myötä. \nOpinnäytetyön teoreettinen osuus sisältää tietoa ensiapupisteen suunnitteluun ja toteutukseen, sekä ohjeistusta mahdollisten tapaturmien ensiapuun. Työhön listattiin tarkasti käytössä olleet välineet, sekä ensiapupisteen tilat ja muut valmiudet. Opinnäytetyö toimii suoraan ohjeena pieniin alle 2000 henkilön tapahtumiin, mutta on muokattavissa myös isompiin tapahtumiin. Opinnäytetyössä kuvattiin ensiapupisteen toteutusprosessi ja varsinainen toteutus sisältäen palaverit ja tapahtumapäivien kulun. \nEnsiapupiste toteutettiin Iittalassa 1.–3.7.2022 palveluskoirakokeiden Suomen mestaruuskilpailuissa kahden opinnäytetyön tekijän voimin onnistuneesti. Toimeksiantajan palaute pyydettiin työn loppuvaiheessa ja se on osana pohdintaosuutta.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.105 | 0.047 |
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".