MétaCan
Menu
← Back to cohort
Record W7020672600

Lukijatestaus Selkokeskuksessa: selkokielisen materiaalin testausmalli

2025· other· fi· W7020672600 on OpenAlexaff

Bibliographic record

VenueTheseus (Ammattikorkeakoulujen) · 2025
Typeother
Languagefi
Field
Topic
Canadian institutionsSelkirk College
Fundersnot available
KeywordsWork (physics)Life stylePopulationTerm (time)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Selkokieli on kehittynyt kiinteässä yhteistyössä erityisryhmien kanssa toimiessa 1980-luvulta alkaen. Selkokielellä tarkoitetaan yleiskieltä ymmärrettävämmässä muodossa olevaa kieltä, jota noin 750 000 henkilöä Suomessa tarvitsee arjessaan päivittäin tullakseen kohdatuksi yhdenvertaisesti. Selkokielen käyttö on lisääntynyt julkisella sektorilla yhä entisestään mm. saavutettavuuslainsäädännön tuomien muutosten myötä. Selkokielisen materiaalin kielellistä ymmärrettävyyttä on testattu Suomessa asiantuntijoiden kesken jo pidemmän aikaa, mutta selkokielen käyttäjäryhmien testaukseen ei ole laadittu vakiintunutta käytäntöä tai ohjeistusta. Tutkimuksellisen kehittämistyön tarkoitus on esitellä yhtenäinen toimintamalli selkokielen käyttäjäryhmien suppeaan lukijatestaukseen. Tilaajana toimi Selkokeskus. Tutkimukselliseen kehittämistyöhön kuului ryhmämuotoisesti toteutetut lukijatestaukset, selkokielisen materiaalin testausmallin laatiminen raportointi- ja vuorovaikutusohjeineen ja kehittämistyötä kuvaavan raportin tuottaminen. Lukijatestauksia oli yhteensä 4. Jokaisesta selkokielen käyttäjäryhmästä oli mukana yksi ryhmä. Tutkimuksellisen kehittämistyön teoreettinen viitekehys rakentuu kielellisen saavutettavuuden näkökulmaan, jonka kulmakiviä selkomateriaalin tarkastelussa ovat selkovuorovaikutus, selkopuhe ja kuvatuki. Kielellisesti saavutettavan lukijatestauksen ymmärrettävyys ja sujuvuus korostuu tilanteen kertaluontoisuuden myötä. Tutkimuksellista kehittämistyötä tarkasteltiin tapaustutkimuksen näkökulmasta. Kehittämismenetelmänä on ollut palvelumuotoilu. Aineistoa kerättiin havainnoinnin ja haastattelun avulla. Tämän lisäksi lähdeaineistona on hyödynnetty Selkokeskuksessa työskentelevien ammattilaisten kokoamaa materiaalia. Kehittämistyön loppuproduktina laadittiin selkokielisen materiaalin testausmalli, raportointimalli ja ohjeistus vuorovaikutuksen toteuttamiseen. Testausmallia voidaan hyödyntää Selkosanomien uutisartikkeleiden sisällön ymmärrettävyyden arvioinnissa ja kehittämisessä. Testausmallin rinnalle voidaan jatkossa luoda mallit laajempaan testaukseen sekä esitestaukseen.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: Other
Teacher disagreement score0.060
Threshold uncertainty score0.199

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0030.002
Scholarly communication0.0060.002
Open science0.0010.003
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0600.012

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.

Opus teacher head0.020
GPT teacher head0.267
Teacher spread0.247 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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".

Quick stats

Citations0
Published2025
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueTheseus (Ammattikorkeakoulujen)→French-language works237,207→