Suomen poliisin ampuma-aseen käytöstä kertova uutisointi 2020-luvulla
Bibliographic record
Abstract
Tämän opinnäytetyön tarkoituksena oli kartoittaa Suomen poliisin ampuma-aseen käytöstä kertovaa uutisointia 2020-luvulla. opinnäytetyön tavoitteena oli koota kattava kokonaisuus tutkittavasta aiheesta. Opinnäytetyössä vastattiin kahteen tutkimuskysymykseen, jotka ovat ”Millaista on Suomen poliisin ampuma-aseen käytöstä kertova uutisointi?” ja ”Millaisista Suomen poliisin ampuma-aseen käytön tilanteista on uutisoitu 2020-luvulla?” Opinnäytetyö toteutettiin laadullisena- eli kvalitatiivisena tutkimuksena. Sen toteutustavaksi valittiin dokumenttianalyysi, jossa tutkittavana aineistona toimivat lehtiartikkelit. Analysoitava aineisto koottiin valtamedian uutismedioista, eli YLE:n, MTV:n, Helsingin Sanomien, Iltalehden ja Iltasanomien julkaisemista uutisartikkeleista. Artikkeleja analysoitiin induktiivisesti eli aineistolähtöisesti. Analysoitavasta aineistosta, eli valituista lehtiartikkeleista etsittiin toistuvia ilmiöitä, joista muodostettiin tutkimuksen edetessä teemat. Tutkimuksen tuloksista käy ilmi, että 2020-luvulla poliisin ampuma-aseen käytöstä kertova uutisointi on enimmäkseen polisiin ja syyttäjälaitoksen tiedotteista koostuvia raportteja. Uutiset voivat olla alkuvaiheessa lyhyitä tiedotteita tai laajempia kokonaisuuksia tutkinnan ollessa pidemmällä. Yhteiskunnalle merkittävimmissä tapahtumissa poliisin ampuma-aseen käyttöön johtaneista tapauksista ja sen kohteena olleesta henkilöstä kerrotaan laajemmin, toisin kuin niin sanotuissa perustapauksissa. 2020-luvulla valtamediassa on uutisoitu erilaisista poliisin ampuma-aseen käytön tilanteista. Tutkimusaineistosta ei käynyt ilmi poliisin kuolemantapauksia 2020-luvulla. Puolestaan kohdehenkilö on kuollut kahdessa tapauksessa, joissa poliisi on käyttänyt hänen pysäyttämiseksi ampuma-asetta.
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 | 0.004 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.085 | 0.030 |
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".