Kenttämittauksissa käytettävien valaistusvoimakkuus ja värimittareiden arviointi
Bibliographic record
Abstract
Insinöörityössä on tutkittu Metropolia AMK:n omistamien valaistuksen kenttämittaus-laitteiden toimintakuntoa vertaamalla niitä kahteen nykyaikaiseen laitteeseen. Työn keskeisenä tehtävänä oli verrata oppilaitoksen kalibroimattomia valaistusvoimakkuus- ja värimittareita Suomen Valoteknillinen Seura ry:n hallussa oleviin kalibroituihin laitteisiin. \n \nMittaukset suoritettiin asentamalla valaisin ensin metrin korkeudelle mittarin yläpuolelle ja mittaus toistettiin viisi kertaa. Sen jälkeen mitattiin vielä kertaalleen valaisimen ollessa kahden metrin korkeudessa. \n \nTyön toisena tarkoituksena tehdä lisäksi suomenkielinen pikakäyttöopas em. Suomen Valoteknillisen Seuran mittareihin. Käyttöoppaissa annetaan vain ohjeet laitteen käyttöönottoon ja siinä ei neuvota ohjelmiston käyttöä tai anneta ohjeita tuloksien tulkintaan. Ohjeet löytyvät liitteistä. \n \nTyön lähdetiedot ovat peräisin ammattikirjallisuudesta, Suomen Valoteknillisen Seuran järjestämän Valoakatemian luentomonisteista, oppimateriaalista, laitteiden ohjekirjoista ja internetistä. \n \nLopuksi todettiin, että kalibroimattomat mittarit toimivat hyvin ikä huomioiden ja suositus olisi, että koulu ostaisi yhden nykyaikaisen mittarin. Jos uuden mittarin säännöllisestä kalibroinnista huolehditaan, voisi se toimia vertailumittarina vanhemmille laitteille.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.121 | 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".