Etätyön vaikutus työhyvinvointiin
Bibliographic record
Abstract
Tiivistelmä \nTekijä: Markku Ilari Kumpulainen \nTyön nimi: Etätyön merkitys työhyvinvointiin yrityksessä SOK Palveluässä \nTutkintonimike: Tradenomi (AMK), Liiketalous, taloushallinto \nAsiasanat: työhyvinvointi, etätyöskentely \nTämän opinnäytetyön tarkoituksena on tutkia etätyön vaikutusta työhyvinvointiin SOK-Palveluässässä. SOK-Palveluässä tuottaa monipuolisesti taloushallinon palveluita s-ryhmän alueosuuskaupoille ja muille Suomen osuuskauppojen keskuskunnan alaisuudessa toimiville asiakkaille. Opinnäytetyön tavoitteena on tutkia, mitkä tekijät vaikuttavat työhyvinvointiin ja miten työhyvinvointia voitaisiin kehittää etätyöskente-lyssä. \nOpinnäytetyön teoriaosuuden pääkäsitteet ovat työhyvinvointi ja etätyö. Teoriaosuudessa käsitellään työ-hyvinvointia kokonaisvaltaisesti ja siihen vaikuttavia tekijöitä käydään läpi yksilön, organisaation ja yhteis-kunnan tasolla. Toisena pääkäsitteenä teoriassa käsitellään etätyötä, sen historiaa Suomessa ja etätyön nopeaa yleistymistä koronapandemian aikana. Työn keskeisin teema on etätyö, ja kuinka se on vaikuttanut työhyvinvointiin. \nTutkimus toteutettiin kvantitatiivisena eli määrällisenä tutkimuksena. Tutkimuksen perusjoukkona toimivat SOK-Palveluässän työntekijät ja otantana toimi ostoreskontra prosessin henkilöstö. Tutkimusongelman oli tarkoituksena vastata kysymyksiin; ”Millä tavoilla etätyö on vaikuttanut työhyvinvointiin?” ja ”Miten työ-hyvinvointia voitaisiin kehittää?” \nTutkimus oli oikein onnistunut ja sillä saatiin hyvä kuvaus työhyvinvoinnin nykytilasta SOK-Palveluässän os-toreskontra henkilöstön keskuudessa. Tuloksista pystyttiin päättelemään, että työhyvinvointi on hyvällä mallilla yrityksessä. Kehittämistä löytyi työyhteisön kokoontumisista vapaa-ajalla ja yleisestä työyhteisön tukemisesta etätyöaikana. Tuloksissa ilmi tulleet kehityksen kohteet raportoidaan toimeksiantajalle kirjal-lisena.
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 | 0.003 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.124 | 0.033 |
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".