Panda partiossa: Analyysi partiolaisten ympäristökasvatusjulkaisuista sosiaalisessa mediassa
Bibliographic record
Abstract
Tämän tutkimuksen tarkoituksena on selvittää, miten Suomen Partiolaisten kasvatusmenetelmä toimii työkaluna ympäristökasvatuksessa-Lisäksi tutkimuksessa selvitetään, miten yksittäisten partiolaisten tuottamista sosiaalisen median julkaisuista on löydettävissä ympäristökasvatuksen ja Suomen partiolaisten kasvatusmenetelmän keskeisiä teemoja.Suomen partiolaiset ja Maailman luonnonsäätiö WWF ovat yhteistyössä vuonna 2919 tuottaneet ympäristökasvatusmateriaalia 7-12-vuotiaille partiolaisille, ja ohjeistaneet partiolaisia julkaisemaan kuvia yhteistyöaktiviteettien toteutuksesta kuvapalvelu Instagramiin avainmerkinnällä #pandapartiossa.Näistä julkaisuista kertyi tutkimuksen aineisto.Teoreettinen viitekehys tutkimuksessa koostuu ympäristökasvatuksen teoriasta ja sen keskeisistä käsitteistä, sekä ympäristökasvatuksen tavoitteista kuten aktiivisesta kansalaisuudesta ja kansalaisvaikuttamisesta.Nuorten vaikuttamisen keinot ovat tutkimuksessa keskeisessä asemassa niin teoreettisessa viitekehyksessä kuin analyysissä.Lisäksi tutkimuksen keskeistä teoreettista viitekehystä ja käsitteistöä ovat partioliikkeen kasvatustavoitteet ja partiomenetelmä.Partiomenetelmä on kasvatusmenetelmä, joka koostuu kahdeksasta tasavertaisesta osa-alueesta ja sitä sovelletaan kaikessa partiotoiminnassa.Aineisto on kerätty kuvapalvelu Instagramista maaliskuussa 2020, ja se on määrältään 401 kuvaa 146 julkaisussa.Julkaisujen yhteydessä esiintyy myös selitetekstejä kuville.Sekä aineiston teksti että kuvat on analysoitu teorialähtöisen sisällönanalyysin avulla.Koodistona teorialähtöisessä sisällönanalyysissä käytettiin partiomenetelmää, suomalaisen partioliikkeen kasvatustavoitteita 7-12vuotiaille lapsille, ja ympäristökasvatuksen tavoitteita.Tutkimuksessa kävi ilmi, että partiomenetelmä on oiva työkalu ympäristökasvatuksessa ja että partion kasvatustavoitteet ovat varsin yhteneväisiä ympäristökasvatuksen tavoitteiden kanssa.Kävi myös ilmi, että lasten osallisuuden ja aktiivisen kansalaisuuden vahvistaminen on ympäristökasvatuksessa ja partiotoiminnassa nostettavissa keskiöön, mutta siihen tarvitaan aikuisen tukea.Vaikka partiomenetelmällä ja ympäristökasvatuksella on paljon yhteistä, tutkimuksesta voi päätellä, että partiolaisten ympäristökasvatus ei käytännön tasolla pyri aktiiviseen kansalaisuuteen.
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.085 | 0.012 |
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.
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".