MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W7028264008

Eläinsuojeluvalvonta Suomessa: Eläinsuojeluvalvonnan mahdollisuudet perustuslain 124 §:n valossa

2019· other· fi· W7028264008 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueOsuva (University of Vaasa) · 2019
Typeother
Languagefi
FieldComputer Science
TopicPsychiatry, Mental Health, Neuroscience
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsState (computer science)Quarter (Canadian coin)Power (physics)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Lemmikki- ja harrastuseläinten määrä on ollut viime vuosikymmeninä kovassa kasvussa. Samaan aikaan on myös eläinten arvostus kohonnut. Lemmikki- ja harrastuseläinten määrän ja arvostuksen kasvaessa eläinsuojeluilmoitusten ja -tarkastusten määrä on niin ikään kasvanut. Kansalaiset ovat yhä valveutuneempia eläinten hyvinvointiin liittyvissä asioissa ja myös media osoittaa yhä enemmän kiinnostusta eläinsuojeluasioihin. Eläinsuojeluilmoitusten sekä -tarkastusten määrän kasvaessa myös resursseja tarvitaan enemmän. Tällä hetkellä eläinsuojeluvalvontaa tekevät eläinsuojeluviranomaiset kuten kunnaneläinlääkäri, läänineläinlääkäri ja poliisi. Viranomaisten lisäksi eläinsuojelukentällä toimii muita tekijöitä kuten eläinsuojeluyhdistyksiä, SEY Suomen eläinsuojelu ry:n eläinsuojeluneuvojia sekä aluehallintoviraston valtuuttamia eläinsuojeluvalvojia. Tutkimusongelmana tässä työssä on, voitaisiinko kolmannen sektorin eläinsuojelutoimijoita, kuten yhdistyksiä sekä SEYn eläinsuojeluneuvojia, hyödyntää nykyistä enemmän eläinsuojeluvalvonnassa viranomaisten apuna. Tarkastelen asiaa perustuslain 124 §:n kannalta. Perustuslain 124 § koskee
\njulkisen hallintotehtävän antamista viranomaiskoneiston ulkopuoliselle taholle. Tutkimus painottuu seura- ja harrastuseläinten, eli lemmikkieläinten, valvontaan. Yksityisihmisten seura- ja harrastuseläimiä valvotaan oikeastaan vain epäilyyn perustuvien eläinsuojeluilmoitusten avulla, eli niihin ei kohdistu säännönmukaista valvontaa toisin kuin esimerkiksi isompiin tuotantoeläinlaitoksiin ja eläinkauppoihin.
\n
\nTutkimus on rajattu koskemaan ainoastaan lemmikkieläimiä, sillä lemmikkieläinten suojelusta ei ole tehty Suomessa juurikaan tutkimusta. Enemmänkin Suomessa on tutkittu eläinsuojeluvalvontaa tuotanto- ja teuraseläinten kohdalla. Tämä tutkielma on metodiltaan pääosin oikeusdogmaattinen eli lainopillinen. Tiedonintressi on kuvaileva, systematisoiva, sääntelyn vaikutuksia arvioiva ja sääntelyä kehittävä sekä joiltakin osin myös kriittinen. Tarkastelen näin ollen muun muassa sitä, miten oikeus on tosiasiallisesti toteutunut.
\nValtaosin työssä käytetään primaarista aineistoa. Koska työ on oikeusdogmaattinen, lähteenä on pääasiassa oikeuslähteistöä, joka koostuu muun muassa kansallisista säädöksistä, lain esitöistä, oikeuskäytännöstä sekä oikeuskirjallisuudesta.
\n
\nHallinnolliselle toiminnalle ja julkisen vallan käytölle on määritelty hyvän hallinnon takeet. Kun julkisia hallintotehtäviä annetaan muulle kuin viranomaiselle, ulottuvat hyvän hallinnon vaateet myös kyseiselle taholle. Mutta miten varmistutaan siitä, että tämä viranomaiskoneiston ulkopuolinen taho myös toteuttaa hyvää hallintoa? Työssä käy ilmi, että eläinsuojeluvalvontatehtävien antaminen yhdistystoimijoille voisi jollain tavoin olla mahdollista. Tällöin pitäisi kiinnittää huomiota erityisesti siihen, että yhdistystoiminnassa taataan hyvä hallinto muun muassa virkavastuun sekä tarpeeksi kattavan koulutuksen kautta. Suurin este sille, että valvontatehtäviä voitaisiin tehdä myös yhdistysten kautta, on kotirauhan vankka suoja. Kotirauha on perustuslaissa taattu perusoikeus jokaiselle, eikä kyseessä olevan perusoikeuden ytimeen ole helppo vaikuttaa eikä sitä ole helppo kiertää.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Open science, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: Other
Teacher disagreement score0.285
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.002
Meta-epidemiology (broad)0.0020.001
Bibliometrics0.0020.003
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0090.003
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.007

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 head0.231
Teacher spread0.211 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

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
Published2019
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueOsuva (University of Vaasa)Same topicPsychiatry, Mental Health, NeuroscienceFrench-language works237,207