Matka organisaation sisäpiireihin : Perussuomalaisten ja Suomen Sosiaalidemokraattisen Puolueen uusien kansanedustajien sopeutuminen eduskuntaan organisaatioon sosiaalistumisen viitekehyksessä
Bibliographic record
Abstract
Uusien tulokkaiden sosiaalistuminen organisaatioon näyttelee suurta roolia siinä, kuinka nopeasti organisaatio kykenee toimimaan kokonaisuutena tehokkaasti ja toimittamaan ydintehtäväänsä. Eduskunta organisaationa omaa monia tavanomaisesta organisaatiosta poikkeavia erityispiirteitä. Yksi näistä erityispiirteistä on demokratiaan olennaisena kuuluva jäsenten valintaprosessi sekä suuri, kolmanneksen kertavaihtuvuus vaalikausittain. Mitä helpommin ja paremmin uudet tulokkaat saadaan sosiaalistumaan eduskuntaan, sitä paremmin se pääsee säädettyä tehtäväänsä toteuttamaan. Tämän tutkimuksen tarkastelun kohteena on kahteen sekä keskenään että poliittisen järjestelmämme kanssa erilaiseen puolueeseen Perussuomalaisiin ja Suomen Sosiaalidemokraattiseen Puolueeseen kuuluvia ensimmäisen kauden kansanedustajia. Tutkielman tarkoituksena on selvittää uusien kansanedustajien eduskuntaan sosiaalistumisprossia. Tarkoituksena on lisäksi selvittää, millaisia eroja kahden keskenään hyvin erilaisen puolueen kansanedustajien eduskuntaan sosiaalistumisessa on. Empiirisenä aineistona tutkielmassa on tätä tarkoitusta varten kerätty kansanedustajien teemahaastatteluaineisto. Haastateltavina oli kolme PS:n ja kaksi SDP:n vuonna 2019 valittua ensimmäisen kauden kansanedustajaa, joilla kaikilla on kokemusta esimerkiksi kunnallispolitiikasta mutta kukaan haastatelluista ei ollut työskennellyt aikaisemmin eduskunnassa eli tutkimuksen kohteena olevassa organisaatiossa. Haastatteluaineisto analysoitiin laadullisen sisällönanalyysin keinoin ja sen tarkastelun näkökulmana oli organisaatioon sosiaalistuminen. Aineistoa peilattiin erityisesti organisaatioon sosiaalistumisen nelivaiheiseen malliin, mutta lisäksi aineistosta mallin ulkopuolelta nostettiin olennaisia seikkoja, joita malli ei huomioinut. Tutkimuksen keskeisimpänä tuloksena voidaan pitää sitä, että tutkimukseen osallistuneet kansanedustajat sosiaalistuivat organisaatioon sosiaalistumisen nelivaiheisen mallin puitteissa eikä erilaisten puolueiden välillä aineiston perusteella ollut eroa. Ilmi tulleet vähäiset erot vaikuttavat olevan yksilöllisiä puoluesidonnaisuuden sijaan. Aineistosta, vaihemallin ulkopuolelta nousi olennaisia seikkoja kuten kansanedustajien erilaisilta vaikuttavat sosiaalistumisen käsitykset sekä haastateltavien korostama kansanedustajan roolin yksilöllisyys. Tutkimukseen liittyy rajoitteita haastatteluaineiston ja käytetyn teoreettisen mallin suhteen. Rajoitteet on pyritty huomioimaan tutkimuksessa sekä edelleen pohdittaessa jatkotutkimusaiheita, joille tämä tutkimus luo hyvän pohjan. Käytettävissä olevan aineiston ja mallin avulla on vastattu tutkimuskysymyksiin perustellusti. Lisäksi on esitelty mallin ulkopuolisia olennaisia löydöksiä.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.035 | 0.005 |
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".