Lapsevanemate osalus lasteaiatasu katmisel Eestis
Bibliographic record
Abstract
Antud bakalaureusetöö eesmärk oli uurida, millised tegurid mõjutavad, kui palju panustasid lapsevanemad 2014. aastal lasteaiatasude maksmisesse. Antud eesmärgi saavutamiseks kasutasin Mare Ainsaare ja Kadri Soo poolt 2015. aastal kogutud andmeid, mida kordineeriti Tartu Ülikooli sotsiaalteaduslike rakendusuuringute keskuse RAKE poolt, et välja anda „Alushariduse ja lapsehoiu uuring“, mille Sotsiaalministeerium oli tellinud. Tausttunnused sain Eesti Statistikaameti avalikust andmebaasist. Andmete analüüsimiseks kasutasin kvantitatiivset uurimismeetodi. \nMinu neljast hüpoteesist said kinnitust kaks: \n rahvaarvu poolest suuremates kohalikes omavalitsustes peavad lapsevanemad maksma suurema osa lasteaiakoha kogukuludest; \n linnades peavad lapsevanemad maksma suurem osa lasteaiakoha kogumaksumusest kui valdades. \nKinnitust ei saanud hüpoteesid, et lasterohkemates omavalitsustes on lapsevanemate panus väiksem ja, et jõukamates omavalitsustes peavad lapsevanemad katma suurema osa lasteaiatasust. \nTöö tulemustest lähtuvalt soovitab autor edasi uurida lasteaiakoha kogumaksumuse seoseid kohalike omavalitsuste jõukuse ja vaesuse näitajatega, et paremini mõista, kas ja kuivõrd turujõud mõjutavad lasteaiakoha tasu kujunemist. \nSamuti soovib autor väga, et riigi tasemel uuritakse uuesti lasteaiatasude teemat, sest antud töös kasutatavad andmed on 2014. aasta kohta. Samuti on vahepeal toimunud suur haldusreform, mille tulemusel väga paljud vallad liideti kas vabatahtlikult või sunniviisiliselt ning oleks väga põnev teada, milliseks kujunesid nende liitmiste tagajärjel lasteaiatasud.
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 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.073 | 0.020 |
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".