Suomen kaupallisten kuntosalien ja -keskusten kartoitus
Bibliographic record
Abstract
Tämän opinnäytetyön aiheena oli selvittää Suomen yksityisten kuntokeskusten ja –salien määrä sekä kartoittaa näiden yritysten demografiset tiedot. Tämän lisäksi kerättiin alan yritysten yhteystietokanta jatkotutkimuksia varten. Vastaavanlaista kartoitusta ei ole kuntokeskustoimialalle aiemmin tehty, joten tulokset antoivat uutta ja tärkeää tietoa alan toimijoille. Työn tilasi Suomen kunto- ja terveysliikuntakeskusten yhdistys SKY ry ja työ toteutettiin oppilasprojektina Satakunnan ammattikorkeakoulun taholta. Tutkimuksen tavoitteena oli saada kuntokeskustoimialan yritysten liiketoimintaprofiili esiin. Tarkoituksena on kehittää yksityisten kuntosalipalvelua tuottavien yritysten asemaa Suomessa niin, että ne voisivat tulevaisuudessa osaltaan auttaa suomalaisten terveydenhuollossa ennalta ehkäisevänä tahona vieläkin voimakkaammin. Perustutkimus suoritettiin kvantitatiivista tutkimusmenetelmää käyttäen. Tietojenkeruumenetelmänä käytettiin ensisijaisesti puhelinhaastattelua, mutta tutkimuksessa käytettiin myös sähköistä kyselylomaketta. Kohderyhmä koostui kaikista Suomessa toimivista yksityisen sektorin kuntosalipalvelua tarjoavista yrityksistä ja niitä kaikkia tavoiteltiin. Opinnäytetyö oli toiminnallinen, koska tutkimuksesta saatuja tuloksia aiotaan käyttää osana toimialan kehittämishanketta. Aihe on herättänyt jo median sekä poliittisen tahon mielenkiinnon. Tekijä esitteli tutkimusprosessia myös SKY ry:n seminaarissa Gymtec -kuntoliikunnan ammattimessuilla Tampereella. Yritysten demografisista tiedoista keskityttiin selvittämään yritysten määrä, palvelun laatu, omistajuus, ammattitaitoisuus, koko ja toiminnan yleiset tulevaisuuden näkymät. Selvisi, että Suomessa on tällä hetkellä 441 kaupallista tai yksityistä kuntosalia tai –keskusta. Toimiala on kehittynyt viime vuosina huomattavasti ja tutkimuksesta kävi ilmi, että kehittymiseen ja laajentumiseen uskotaan edelleen. Kuntokeskuksissa työskentelee eri alojen ammattilaisia ja suurimmalla osalla vakituisista tai kokopäiväisistä työntekijöistä oli terveyteen tai liikuntaan liittyvä tutkinto tai useampaa koulutusta. Kuntosaliyrittäminen on nykyään suurimmalle osalle kuntosalien omistajista ensisijainen pääomatulonlähde ja kuntosalitoiminnasta on tullut varteenotettavaa liiketoimintaa. Kartoituksesta selvisi myös, että yritykset panostavat yhä enemmän palvelutarjontaansa ja kiristynyt kilpailu laittaa yritykset pysymään ajan hermolla. Ketjuuntuminen on ottanut alalla selvästi sijaa ja tullee tulevaisuudessa kasvattamaan suosiotaan.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.058 | 0.018 |
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".