Kestävän kehityksen ja pyörämatkailun edistämiseksi uusi pyöräreitti Porvooseen – historian ja luonnon läpi kulkien Helsingistä käsin
Bibliographic record
Abstract
Kiinnostus kestävään kehitykseen ja pyörämatkailuun ovat nousevia trendejä globaalisti ja myös Suomen tasolla. Tämän työn tavoite oli tuottaa uusi pyöräreitti Porvooseen Helsingistä käsin, kehittämään Suomalaista pyörämatkailua kestävän kehityksen periaatteilla. Tuotos rajataan Helsinki-Porvoon alueelle, pääpaino Porvoon hajaseudulla. Tuotetun reitin vierailukohteista on rajattu pois ketjuyritykset. Opinnäytetyössä perehdyttiin myös Suomen pyöräreittien ja reitistöjen tilaan. Tietoperustassa käytiin läpi kestävälle kehitykselle, pyörämatkailulle ja ekomatkailulle keskeisiä käsitteitä, tuoden myös ilmi kyseisten käsitteiden vahvuuksia. Perehdymme myös pyöräilyn historiaan Suomessa ja kehitysprojekteihin Euroopassa. Opinnäytetyö on tehty toiminnallisena ja kehittämismenetelmänä työssä on toiminut kirjallisuuskatsaus, vertailuanalyysi, Bikeland:in asiantuntijan avoinhaastattelu ja asiantuntijoiden kirjalliset tiedonannot sähköpostin välityksellä. Menetelmät valikoituivat koska aiheesta on hyvin paljon hajanaista tietoa. Työssä esiteltiin myös Suomen parhaiksi todetut pyöräreitit ja uusia pyöräreitistöjä. Parhaiden reittien perusteella on tehty vertailuanalyysi, jonka avulla on tuotettu elämyksellinen ja toimiva pyöräreitti Porvooseen. Toiminnallisen opinnäytetyön tuotos on Powerpoint esitys, johon on liitetty karttakuva reitistä ja reitin Google Maps linkki reitin ajoa varten. Tuotoksen tuoma hyöty on uusi ja elämyksellinen reitti matkailijoille, välilliset hyödyt tuotoksesta matkailijoille on uuden oppiminen alueesta sekä helposti saavutettava tieto. Tuotoksen hyöty alueen yrittäjille on uusien asiakkaiden tuomissa tuotoissa.
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
Direct model labels (unvalidated)
Per-model category and study-design labels from the labeling rounds. They are machine output, unvalidated, and the disagreement between models ships as data. No study design here is MEDLINE-validated yet.
| Model arm | Categories | Study design | Confidence |
|---|---|---|---|
| gemma | no category Domain: not available · Genre: Other About the Canadian research system: no · About a Canadian topic: no | Not applicable | medium |
| gpt | no category Domain: not available · Genre: Other About the Canadian research system: no · About a Canadian topic: no | Other design | high |
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 | 0.001 |
| 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 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.058 | 0.020 |
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, unvalidatedLabeled directly by 2 models reading the full record.
The models disagree on parts of this classification; every voice is preserved in the section at the end of the page.
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".