Maksuton raskauden ehkäisy nuorille – hyödyllinen vai ei?
Bibliographic record
Abstract
Maksutonta raskauden ehkäisyä tarjottiin nuorille vuonna 2018 noin 35 Suomen kunnassa. Maksuttomalla raskauden ehkäisyllä voidaan vähentää raskaudenkeskeytysten määriä. Lisäksi kunnat hyötyvät taloudellisesti, sillä raskaudenkeskeytysten kustannukset ovat suuremmat, kuin että tarjoaisivat maksuttoman raskauden ehkäisyn. \n \nSuomessa vuonna 2018 tehtiin noin 8602 raskauden keskeytystä. Alle 20-vuotiaiden keskeytysten määrä on vähentynyt merkittävästi viime vuosina. Eniten keskeytyksiä tehtiin 20-24-vuotiaille. Vuonna 2013 tehdyssä kouluterveystutkimuksessa on selvitetty, että noin kolmannes tytöistä ja viidennes pojista oli ollut ainakin kerran yhdynnässä peruskoulun päättyessä. Samassa tutkimuksessa selvisi myös, että noin viidennes peruskoulun 8. luokkalaisista yhdynnässä olleista ei ollut käyttänyt viimeisimmässä yhdynnässä mitään ehkäisyä. \n \nNuorten maksuttomaan raskauden ehkäisyyn pitäisi Suomen jokaisessa kunnassa panostaa, vaikka Suomessa raskaudenkeskeytyksiä tehdäänkin melko vähän muihin maihin verrattuna.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.119 | 0.056 |
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".