MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W7045175920

Analyse contrastive des avis de décès québécois et finlandais

2022· other· fi· W7045175920 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueTyöväentutkimus Vuosikirja · 2022
Typeother
Languagefi
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsIndependence (probability theory)Context (archaeology)PopulationClass (philosophy)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Tämän tutkimuksen tarkoituksena on vertailla suomalaisia ja quebeciläisiä kuolinilmoituksia. Tutkimuksen materiaalina käytetään neljässä sanomalehdessä ilmestyneitä kuolinilmoituksia. Aineisto koostuu 64 kuolinilmoituksesta. Aiemmat tutkimukset ovat osoittaneet, että kuolinilmoitukset ovat kulttuurisidonnainen ja vakiintunut genre. Niillä on erityinen ulkoasu ja rakenne, josta ne on helppo tunnistaa. Tutkimuksessamme pyrimme määrittämään kuolinilmoituksien pakolliset sekä valinnaiset osat. Lisäksi tutkimme, minkälaisia kiertoilmaisuja ja koheesiokeinoja kuolinilmoituksissa käytetään. Tutkimuksemme on suurimmaksi osaksi kvalitatiivinen, sillä siinä vertaillaan kuolinilmoituksien eri osia. Näiden eri osien välillä vallitsee koheesio, jota sivuammekin tässä tutkimuksessa. Tutkimustulokset osoittivat, että pakollisia osia quebeciläisissä ja suomalaisissa kuolinilmoituksissa ovat otsikko, kuolinaika ja -paikka sekä kiitokset. Suomenkielisissä kuolinilmoituksissa välttämättömiä osia ovat lisäksi synnyin aika ja -paikka sekä mahdolliset omaiset/läheiset, jotka jäävät suremaan. Quebeciläisissä kuolinilmoituksissa keskeisenä osana on menehtyneen kuva, jota ei suomalaisissa kuolinilmoituksissa käytetä ollenkaan. Omaiset, niin kuolleet kuin elossa olevat, mainitaan nimeltä sekä mitä sukua he ovat vainajalle. Kiertoilmaisuja käytetään paljon kuolinilmoituksissa, koska ne sisältävät kuolemaan liittyviä sanoja, jotka usein koetaan vakavina. Etenkin kuolla-verbin eri synonyymit sekä lähtemiseen ja matkaan liittyvät metaforat ovat suosittuja suomalaisissa ja quebeciläisissä kuolinilmoituksissa. Kuolinilmoitusten yleinen rakenne eroaa tarkastelemiemme lehtien välillä. Québecissä kuva on sijoitettuna ilmoituksen alkuun, jota seuraa tiivis tekstikappale. Suomessa ilmoitus alkaa joko symbolilla tai menehtyneen hellittelynimellä kuten ”rakkaamme”. Suomalaiset kuolinilmoitukset ovat lyhyempiä ja selkeämpiä kuin quebeciläiset. Netissä julkaistavat kuolinilmoitukset lisääntyvät koko ajan, mikä mahdollistaa niiden sisällön ja ulkoasun personalisoinnin.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.412
Threshold uncertainty score0.829

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.005
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0040.001
Scholarly communication0.0030.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0230.002

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 head0.018
GPT teacher head0.282
Teacher spread0.264 · 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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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
Published2022
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueTyöväentutkimus VuosikirjaFrench-language works237,207