Bibliographic record
Abstract
Seminaarityössä tutkittiin Viuluakatemian toimintaa vuosina 2009–2015, jolloin toiminta oli Suomen Kulttuurirahaston rahoittamaa. Tämä toteutettiin haastattelemalla Viuluakatemian perustajia, viulutaiteilijoita, viulumusiikin professori Elina Vähälää ja viulunsoiton lehtori Janne Malmivaaraa sekä kahdeksaa Viuluakatemiassa sen perustamisvuonna 2009 oppilaana aloittanutta nuorta. Vähälän ja Malmivaaran haastattelu toteutettiin puolistrukturoituna teemahaastatteluna ja oppilaiden haastattelu sähköpostihaastatteluna. \nKeskeisimpänä tuloksena haastatteluista nousi esiin Viuluakatemian merkitys oppilaiden kehitykselle. Haastatellut oppilaat katsoivat hyötyjen olleen moninaisia, ja useat kuvasivat Viuluakatemian olleen tärkein heidän saamansa koulutus muusikkona. Merkittävimmiksi hyödyiksi haastatellut näkivät lisäopetuksen saamisen, ja erityisesti sen saamisen useammalta eri henkilöltä. Tällöin oppilaat saavat myös keskenään ristiriitaisia ohjeita, mikä pakottaa oppilaan jo varhain kehittämään omaa ajatteluaan ja löytämään oman äänensä. Oppilaiden vastausten perusteella se oli haasteellista mutta kasvattavaa. Toinen keskeinen hyöty oli vertaistuki. Kaikki haastatellut oppilaat kehuivat oppilaiden välistä ryhmähenkeä erinomaiseksi. \n \nKirjallisuuskatsauksessa tarkasteltiin lahjakkuuksien etsimistä ja kouluttamista urheilun, koulumaailman ja musiikkielämän parissa tehtyjen tutkimusten valossa. Havaittiin, että löytämällä lahjakkuudet riittävän ajoissa, voidaan koulutuksessa hyödyntää herkkyyskausia, jolloin aikuisiän suorituskyky kyetään maksimoimaan. On hyväksi kehitykselle, jos oppilas saa tasoaan vastaavaa opetusta ja joutuu työskentelemään taitojensa ylärajoilla.
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 | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.277 | 0.150 |
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".