"Kuinka monella menee kerrasta oikein" : ammatillisen identiteetin kuvauksia ammatinvaihtajien blogikirjoituksissa
Bibliographic record
Abstract
Tässä tutkimuksessa mielenkiinto kohdistuu siihen, millaisia ammatillisen identiteetin ja siihen liittyvän toimijuuden kuvailuja ammatinvaihtamisesta kirjoittavien suomalaisten blogikirjoittajien kertomuksissa esiintyy. Lisäksi tavoitteena on selvittää sitä, millaisin tavoin kirjoittajat asemoivat itseään ympäröivään maailmaan pyrkiessään selittämään ammatillista identiteettiään. Tutkimus on toteutettu tarkastelemalla vuosien 2017 ja 2022 välisenä aikana julkaistuja suomalaisia blogikirjoituksia, joissa on kerrottu vapaaehtoisesta ammatinvaihtamisesta. Aineisto on haettu Blogit.fi-sivustolta käyttäen hakusanoja ”Ammatti-identiteetti”, ”Ura kriisi”, ”Ammatinvaihto”, ”Alanvaihto”, ”Alan vaihto” sekä ”Minä + työ”. Hakusanoja käyttäen on saatu yhteensä 22 tekstin aineisto, joka on sisältänyt eri ikäisiä, -sukupuolisia ja -ammattikuntaa edustavia henkilöitä. Aineistoa on tarkasteltu laadullisen sisällönanalyysin kautta. Tutkimuksessa on käynyt ilmi, että kirjoittajat tarkastelevat ammatillisen identiteettinsä rakentumista elämän polkuna. Ammatillisen identiteetin ja yksilön toimijuuden voitiin aineiston perusteella tunnistaa olevan keskenään vahvasti yhteen kietoutuneita. Aineistossa esiintyi vahvasti ammatillisen identiteetin ja toimijuuden tarkastelua yhteiskunnan tarjoamien mahdollisuuksien ja sen perinteisten arvojen kautta. Tutkimuksen johtopäätöksenä on, että omaa ammattiaan vaihtavat henkilöt tarkastelivat omaa identiteettiään merkittävästi pohtiessaan omaa ammatillista tulevaisuuttaan. Lisäksi yksilöiden valinnat ammatinvaihtamiseen liittyen pohjautuvat merkittävän paljon siihen, millaisena oman toiminnan ajatellaan näyttäytyvän muun yhteiskunnan silmissä.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.075 | 0.029 |
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".