Bibliographic record
Abstract
Insinöörityön tarkoituksena oli selvittää kuinka, kotisivuja tarjoavan itsepalvelun sulkeminen ja sillä ylläpidettävien sivustojen siirtäminen toiselle, samalla periaatteella toimivalle julkaisujärjestelmälle, tehtiin. Työssä selvisi, että tehokkain tapa siirtää sivusto uudelle julkaisujärjestelmälle oli aktiivisen asiakaskontaktoinnin lisäksi ulkoasun mahdollisimman tarkka kopiointi sekä julkaisujärjestelmien erojen selittäminen asiakkaalle. Myös käytettävyyden pitäminen mahdollisimman yksinkertaisena oli erittäin tärkeää, jotta vapaaehtoisesti siirtyvien asiakkaiden määrä pysyi mahdollisimman suurena.\n\nTyön tilaaja oli Suomen suurin itsepalvelukotisivuja tarjoava yritys, jonka julkaisujärjestelmän lakkautettavan palvelun sivustot siirrettiin. Suomessa ei ole aikaisemmin toteutettu samanlaista siirtoprojektia, joten myös sivustojen siirtäjän näkökulmasta ei ole koskaan ennen toteutettu samanlaista selvitystä. Tämän selvityksen pohjalta pyritään luomaan tulevaisuudessa käytettävä malli, jotta samanlaisten projektien suunnittelussa osataan kiinnittää huomiota suurimpiin ongelmakohtiin kuten sivuston siirtoon kuluva aika, asiakkaiden mukautuvuus uuteen palveluun ja palveluiden erot käytettävyyden ja ulkoasun osalta. Ongelmakohdat auttavat samanlaisten projektien aikamääritysten tekemiseen, ja mikä tärkeintä, määrittämään, onko siirtoprojektiin ryhtyminen kannattavampaa kuin vanhan julkaisujärjestelmän ylläpitäminen.\n\nKotisivuja tarjoavan itsepalvelun ymmärtämiseksi tehtiin myös vertailua niiden ja avoimeen lähdekoodiin perustuvien julkaisujärjestelmien välillä. Vertailussa selvisi, että itsepalveluille tulee kotisivujen osalta olemaan aina kysyntää, sillä kotisivujen merkitys on kasvanut huomattavasti varsinkin pk-yritysten markkinoilla. Itsepalvelut ovat nopea ja helppo ratkaisu hyvinkin kiireisille pk-yrityksille. Vertailussa kiinnitettiin huomiota asiakkaan mahdollisuuksiin muokata julkaisujärjestelmillä tehtyjä sivuja ja siihen, kuinka paljon loppukäyttäjän tekniset taidot vaikuttivat sivustojen käytettävyyteen. Huomiot tukivat oletettua päätelmää, että itsepalvelulla tuotetut sivut tulivat loppujen lopuksi asiakkaalle kaikista kalleimmaksi vaihtoehdoksi, riippuen tietysti sivujen koosta ja siitä, kuinka kauan sivustoa aiottiin ylläpitää.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.074 | 0.026 |
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".