Paritalon rakennusmateriaalien kustannusarvio Suomen ja Viron hinnoilla
Bibliographic record
Abstract
Opinnäytetyön tarkoituksena oli selvittää paritalon rakennusmateriaalien kustannusarvion laskeminen Suomen ja Viron hinnoilla. Tarkoituksena oli tutkia ja laskea, tulisiko halvemmaksi tilata Virosta rakennusmateriaalit paritalotyömaalle kuin ostaa vastaavat tarvikkeet Suomesta. \n \nTyön esimerkkikohde oli 224 m2:n kokoinen paritalo. Määrälaskentaa varten tarvittavat kuvat mallinnettiin Vertex- ja AutoCad-ohjelmilla. Määrälaskenta suoritettiin Excel-pohjaisella laskentaohjelmalla. Rakennusmateriaalien hinnat saatiin Suomesta pääsääntöisesti K-Raudan nettikaupasta. Virosta vastaavat tuotteet löytyivät virolaisista nettikaupoista. Saadut hinnat laitettiin Excelin kustannuslaskentapohjaan ja näin saa-tiin molempien maiden rakennusmateriaalien kustannusarviot. \n \nRakennusmateriaalien hinnoista vertailtiin arvolisäverottomia hyllyhintoja, jotta saadut summat olisivat vertailukelpoisia. Tuloksista kävi ilmi, että opinnäytetyön esimerkkikohteessa rakennusmateriaalien kustannukset olisivat noin 20 000 euroa halvempia kuin Suomessa ostettuna. Rakennusmateriaalien hinnat päivittyvät koko ajan, joten tässä opinnäytetyössä saadut tulokset ovat suuntaa-antavia.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.053 | 0.016 |
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".