Metsäenergian myyntivalmius ja hankinnan kannattavuus
Bibliographic record
Abstract
Metsäenergian käyttö Suomessa on lisääntynyt huomattavasti 2000-luvun aikana. Suomi on sitoutunut nostamaan uusiutuvan energian käyttöä energian tuotannossa, ja metsähakkeella tulee olemaan merkittävä asema tavoitteiden saavuttamisessa. Metsähakkeen käytön tulisi yli kaksinkertaistua nykytasosta. \n \nOpinnäytetyön tarkoituksena oli arvioida metsäenergian myynnin ja hankinnan kannattavuutta uuden lain pienpuun energiatuesta tullessa voimaan. Tutkimus suoritettiin Pohjois-Karjalan alueella haastattelemalla paikallisten yritysten edustajia sekä alueella energiapuuta myyneitä metsänomistajia. \n \nTutkimus jaettiin kahteen osaan. Metsänomistajien haastattelut toteutettiin puhelimitse ja yritysten edustajien haastattelut henkilökohtaisesti. 14 metsänomistajaa 16:sta suostui haastatteluun. Yhteyttä otettiin 12 yritykseen, joista haastattelun antoi 10. \n \nTulosten mukaan muutokset energiapuusta saataviin tukiin eivät ole pelkästään positiivisia. Metsänomistajat kaipaavat enemmän tiedotusta ja ostajien aktiivisuutta. Yritykset eivät ole tyytyväisiä energiapuun korjuulle asetettuihin rajoituksiin eivätkä siitä maksettavien tukien määrään. Metsäenergiakauppa Suomessa on murrosvaiheessa ja kaipaa selkeyttämistä, jotta se saadaan halutulle tasolle.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.067 | 0.019 |
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".