Lopen ja Hausjärven yhdeksäsluokkalaisten tietoisuus etsivästä nuorisotyöstä
Bibliographic record
Abstract
Syrjäytymisen ennaltaehkäisyn näkökulmasta on tärkeää tavoittaa ne nuoret, jotka eivät syystä tai toisesta hakeudu peruskoulutuksen jälkeiseen koulutukseen tai keskeyttävät opintonsa. Etsivä nuorisotyö pyrkii tavoittamaan näitä nuoria ennaltaehkäistäkseen nuorten syrjäytymistä. Etsivää nuorisotyötä toteutetaan Suomessa jo monissa kunnissa. Etsivällä nuorisotyöllä on suuri merkitys nuorten tukemisessa, kouluun ja työelämään siirtymisessä sekä syrjäytymisen ennaltaehkäisyssä. Tilastokeskuksen mukaan nuoria, jotka eivät olleet töissä eivätkä koulutuksessa tai suorittamassa asevelvollisuutta, oli vuonna 2017 noin 10 prosenttia. \n \nTämän opinnäytetyön tavoitteena on selvittää, mitä Lopen ja Hausjärven yhdeksäsluokkalaiset tietävät etsivästä nuorisotyöstä sekä saada heiltä kehitysideoita ja selvittää minkälaisia tarpeita heillä on liittyen tämän kaltaiseen nuorisotyöhön. Opinnäytetyö on toteutettu yhteistyössä Lopen ja Hausjärven etsivien nuorisotyöntekijöiden kanssa. Opinnäytetyön tavoitteena on tarjota Lopen ja Hausjärven etsiville nuorisotyöntekijöille tietoa siitä, kuinka hyvin nuoret Lopella ja Hausjärvellä tuntevat etsivän nuorisotyön sekä tuoda tietoon esiin nousseita kehittämistarpeita. \n \nOpinnäytetyön teoriaosuudessa käsitellään nuoruutta ja sen tuomia haasteita, nuorisotyötä, etsivää nuorisotyötä sekä syrjäytymistä. Tutkimus toteutettiin kvantitatiivisena eli määrällisenä tutkimuksena, mutta tutkielmassa hyödynnettiin myös kvalitatiiviselle eli laadulliselle tutkimukselle ominaisia piirteitä. Tutkimuksen aineisto kerättiin kyselylomakkeella, joka koostui suljetuista sekä avoimista kysymyksistä. Kysely toteutettiin Lopen ja Hausjärven yhdeksäsluokkalaisilla, joista 163 vastasi kyselyyn. \n \nTutkimustulokset osoittivat, että Lopen ja Hausjärven yhdeksäsluokkalisille etsivä nuorisotyö oli vielä melko tuntematon nuorisotyön työmuoto. Suurin osa kyselyyn vastanneista yhdeksäsluokkalaisista eivät olleet kuulleet etsivästä nuorisotyöstä lainkaan. Kehittämisehdotuksista nousi esiin etsivä nuorisotyön näkyvämmäksi tekeminen.
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 | 0.002 |
| 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 | 0.010 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.153 | 0.058 |
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".