MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W7043802956

Toimitus- ja tonttijakokarttojen kehittäminen Jyväskylän kaupungille

2014· other· fi· W7043802956 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueTheseus (Ammattikorkeakoulujen) · 2014
Typeother
Languagefi
FieldSocial Sciences
TopicLanguage and cultural evolution
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsWork (physics)PaymentSubject (documents)Quarter (Canadian coin)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Tämän insinöörityön aiheena on toimitus- ja tonttijakokarttojen kehittäminen Jyväskylän kaupungille. Toimituskarttalajeista käsitellään vain tontin lohkomiskartta (tonttikartta) sekä yleisen alueen lohkomiskartta. Kyseiset kartat ovat vuosien saatossa muotoutuneet epäselviksi, koska niiden kehittämiseen ei ole panostettu riittävästi.\n\nTässä työssä tutkitaan muutaman Suomen eri kunnan toimitus- ja tonttijakokarttoja sekä Maanmittauslaitoksen toimituskarttoja. Niitä vertaillaan Jyväskylän vastaaviin karttoihin. Asiantuntijoilta ja muiden kuntien kartoista saadaan ideoita kehitystyötä varten. Tavoitteena on tehdä karttojen kehitysehdotus esimerkkien avulla.\n\nSuurin osa ehdotetuista ratkaisuista vaatii ohjelmiston ylläpitäjältä muutoksia järjestelmään, ja vain pieni osa ratkaisuista vaatii kartantekijältä toimintatapojen uudelleenopettelua. Kehitysehdotuksista merkittävimpiä uudistuksia lienee muodostettavan kiinteistön ja tonttijaon rajojen muuttaminen näkyvämmiksi, merkintöjen selitteiden lisääminen sekä nimiön, muodostumisluettelon ja koordinaattiluettelon uudistaminen.\n\nJyväskylän lisäksi myös muut Suomen kunnat voivat saada ehdotetuista ratkaisuista ideoita omiin toimitus- ja tonttijakokarttoihinsa. Yhteiset käytännöt ja nykypäivän standardien mukaiset ratkaisut ovat eduksi ammattilaisille ja asiakkaille.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: Other
Teacher disagreement score0.972
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0020.001
Meta-epidemiology (broad)0.0020.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0030.001
Research integrity0.0020.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0440.037

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.

Opus teacher head0.017
GPT teacher head0.268
Teacher spread0.250 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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".

Quick stats

Citations0
Published2014
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueTheseus (Ammattikorkeakoulujen)Same topicLanguage and cultural evolutionFrench-language works237,207