Työaikalain toteutuminen ammattimaisilla ratsutalleilla
Bibliographic record
Abstract
Tämän opinnäytetyön taustalla on pitkäaikaisen ratsastusharrastukseni yhteydessä tapahtunut tallityöntekijöiden työn seuraaminen sekä heidän kanssaan käymäni keskustelut. Keskusteluissa työntekijöiden kanssa on syntynyt käsitys että työ-, lepo- ja vapaa-ajat eivät täyttäisi työaikalain vaatimuksia. Huomioni on kiinnittynyt myös suureen vaihtuvuuteen tallityöntekijöiden keskuudessa. \nTässä opinnäytetyössä selvitän työaikalain toteutumista ammattimaisilla ratsutalleilla. Tutkimukseni kohteeksi olen valinnut ammattimaiset tallit ja niiden työntekijöiden ajankäytön työaikalakiin sekä alan työehtosopimukseen nähden. Tällaisia talleja ovat yleensäkin ammattimaisesti toimivat ratsastuskoulut ja myyntitallit, jolloin henkilökuntaa koskee työaikalaki. \nOpinnäytetyön keskeinen aineisto on Työaikalaki, Maaseutuelinkeinojen työehtosopimus sekä hevostaloutta koskevat lähteet kuten Suomen Ratsastajainliitto Ry sekä Hippolis Ry:n sivut. Työaikojen toteutumisesta talleilla ei ole ennen tehty tutkimusta, mutta sen sijaan työajan käytöstä päivittäisissä tallirutiineissa on tehty opinnäytetyö. Opinnäytetyön tekijänä on Laura Välitalo ja työ on tehty Hämeen ammattikorkeakoulussa vuonna 2013. \nTutkimuksessani tarkastelen hevosenhoitajien ja ratsastuksenopettajien toteutuvaa työaikaa kvantitatiivisella kyselytutkimuksella. Kyselyssä selvitettiin työntekijöiden päivittäistä ajankäyttöä sekä toteutuvaa kokonaistyöaikaa lepo- ja vapaa-aikoineen. Lisäksi tutkimuksessa kysyttiin vuosilomien toteutumista. Näitä vertasin voimassa olevaan Työaikalakiin sekä alalla yleisesti käytössä olevaan Maaseutuelinkeinojen työehtosopimukseen. \nTutkimusmenetelmänä käytettiin kvantitatiivista kyselytutkimusta, johon vastasi ratsutalleilla työskenteleviä työntekijöitä. Tutkimuksesta kävi ilmi, että työaikalain ja työehtosopimuksen noudattamisessa on puutteita kaikilla tutkituilla osa-alueilla.
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 | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 0.003 |
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".