MétaCan
Menu
← Back to cohort
Record W7021014037

Näytteenoton ergonomia

2011· other· fi· W7021014037 on OpenAlexaff

Bibliographic record

VenueTheseus (Ammattikorkeakoulujen) · 2011
Typeother
Languagefi
Field
Topic
Canadian institutionsMusée de la Civilisation
Fundersnot available
KeywordsWork (physics)Data collectionProcess (computing)Affect (linguistics)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Tämä opinnäytetyö tehtiin Metropolia Ammattikorkeakoululle. Opinnäytetyö sisältää raporttiosan, sekä opetusmateriaalin. Opetusmateriaali sisältää PowerPoint-esityksen lisäksi venyttely- ja jumppaohjeet Bioanalytiikan peruslaitteet ja menetelmät 1 ja Asiakaspalvelu- ja näytteenottotoiminta -kursseille. Työn tavoitteina oli koota polikliinisen verinäytteenoton ergonomiaa käsittelevä tieto yhteen teokseen sekä luoda näytteenoton ergonomian opetusmateriaali bioanalytiikan koulutusohjelman käyttöön.\n\nVerinäytteenoton ergonomiaa käsitteleviä teoksia on tehty hyvin vähän Suomessa, opinnäytetyömme tarkoitus oli vastata tähän tarpeeseen edes osittain. Opetusmateriaalin avulla pyrimme aktivoimaan opiskelijoita ergonomisten työskentelytapojen omaksumiseen ja tuki- ja liikuntaelinsairauksien ennaltaehkäisyyn. Tuki- ja liikuntaelinsairauksien ennaltaehkäisyn kannalta optimaalisinta olisi opetella ergonomiset työskentelyasennot jo opiskeluaikana, sillä huonoista asennoista pois oppiminen on haastavaa.\n\nOpinnäytetyön raportti koostuu kirjallisuuden perusteella laaditusta ergonomian teoriasta sekä tuki- ja liikuntaelinsairauksien ja niiden ennaltaehkäisyn teoriasta. Raportti koostettiin soveltamalla toimisto- ja tehdastyön ergonomiaohjeita näytteenottoon soveltuvilta osin. Opetusmateriaali koostettiin tämän raportin pohjalta, käyttäen apuna kirjallisuutta oppimistyyleistä, opetusmateriaalin teosta ja hyvän opetusmateriaalin kriteereistä. Opinnäytetyötä tehdessä tuli esille epäergonomisten työskentelyasentojen merkitys polikliinisessa verinäytteenotossa tuki- ja liikuntaelinsairauksien kehittymisessä. Tuki- ja liikuntaelinsairauksien ennaltaehkäisyn perustaksi ergonomisten työskentelyasentojen lisäksi nousi venyttely ja jumppa. Koostimme kirjallisuutta mukaillen venyttely- ja jumppaohjeet, jotka on helppo toteuttaa työskentelyn lomassa.\n\nOpinnäytetyön tuotoksena oli Näytteenoton Ergonomia–opetusmateriaali sekä venyttely- ja jumppaohjeet –juliste. \n\nOpetusmateriaalia voisi kehittää edelleen kattamaan myös muut bioanalyytikon työssä esiintyvät näytteenottotilanteet.

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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
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 score0.049
Threshold uncertainty score0.162

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0050.001
Open science0.0010.003
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0490.014

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 head0.029
GPT teacher head0.254
Teacher spread0.225 · 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
Published2011
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

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