Aluekehitys edellyttää osallisuutta, alueiden ja aluekehittäjien diversiteetin hyödyntämistä
Bibliographic record
Abstract
Jos yliopisto- ja korkeakouluverkoston rakentaminen koko maahan oli merkittävä päätös aluekehityksen näkökulmasta, niin oli myös jo yli neljännesvuosisata sitten tehty päätös vahvistaa korkeakoulusektoria toiminta-alueitaan palvelevilla ammattikorkeakouluilla. Alueet kehittyivät entisestään, kun ammattikorkeakouluille kirjattiin lakiin koulutus- ja TKI-tehtävän (tutkimus-, kehittämis- ja innovaatiotoiminta) rinnalle myös aluekehitystehtävä. Samaan aikaan tai ehkä juuri aluekehitystehtävänkin takia ammattikorkeakoulupedagogiikka on kehittynyt vaikuttavalla tavalla. Toisin kuin joskus aiemmin, pedagogiikka ei ole enää korkeakoulun sisäinen asia vaan siitä on tullut yhteinen asia niin alueen kuin alueella toimivien kumppaneiden kanssa. On kehittynyt korkeakouluja yhteiskuntaan ja alueeseen integroiva ammattikorkeakoulupedagogiikka, joka vahvistaa osallisuutta ja kumppanuutta alueiden kehittämisessä. Näin 6.12.2018 kunnioitettavan 101 vuoden iän saavuttaneen Suomen aluekehitykselle on luotu uusia edellytyksiä kehittää alueita edelleen.
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.100 | 0.033 |
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".