Turkkilaisen ja suomalaisen työelämän eroja
Bibliographic record
Abstract
Tämän opinnäytetyön tarkoituksena oli vertailla Turkin ja Suomen työelämäkulttuurin välisiä \neroja. Työn toimeksiantaja oli Seinäjoen ammattikorkeakoulu. Opinnäytetyön aihe rajautui \nTurkin ja Suomen työelämäkulttuuriin, jota on tarkasteltu verotuksen, työolosuhteiden, elinkeinorakenteen, koulutusjärjestelmän, väestörakenteen sekä perhekoon näkökulmasta. \nOpinnäytetyön perustana oli teemahaastattelu ja sen tulosten analyysi. Tutkimuksessa haastateltiin viittä Turkin ja viittä Suomen kansalaista, joille esitettiin kysymyksiä aihepiiristä. \nHaastateltavilla oli kokemuksia uudessa maassa (Suomi tai Turkki) työskentelemisestä ja uudesta kulttuurista sekä työperäiseen maahanmuuttoon liittyneistä haasteista. \nOpinnäytetyön tuloksena saatiin selville, miten Turkin ja Suomen työelämäkulttuurit eroavat \ntoisistaan ja miten kulttuuriset erot näkyvät työelämässä. Yksi tällainen ero on, että Turkin \ntyöpaikoilla on enemmän joustavuutta. Haastatteluvastauksien perusteella enemmistö koki, \nettä kulttuurista riippumatta työpaikoilla on tärkeää sosiaalisuus ja hyvä yhteishenki, jotta vältytään työuupumukselta ja työnteko on mielekästä. Vastaajista suurin osa koki sosiaalisissa \ntilanteissa vaikeuksia kielimuurin, työelämäkulttuurin ja maan kulttuurin takia, mutta työn tekemiselle vaikeuksien ei koettu olevan esteenä. Turkkilaiset ja suomalaiset halusivat kehittää \ntyöpaikan kulttuuria paremmaksi tuomalla mukanaan hyviä asioita omasta kulttuuristaan.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.077 | 0.022 |
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".