Euroopan unionin oikeus ja Suomen kansallinen lainsäädäntö: maankäyttö- ja rakennuslaissa ja -asetuksessa täytäntöön pannut EU-säädökset
Bibliographic record
Abstract
Tein toiminnallisen, produktityyppisen opinnäytetyön toimeksiantona Suomen ympäristöministeriölle. Valmistelin ympäristöministeriön käyttöön kaksi taulukkoa, joissa erittelen, mitkä EU-säädökset on pantu täytäntöön maankäyttö- ja rakennuslaissa sekä maankäyttö- ja rakennusasetuksessa. Maankäyttö- ja rakennuslaki tulee kokemaan seuraavien vuosien aikana suuren kokonaisuudistuksen. Valmistamani taulukko on tarkoitettu työkaluksi ministeriön virkamiehille lain uudistustyöhön.\n\nKun Euroopan unioni antaa uuden säädöksen, se voi velvoittaa jäsenvaltioita muuttamaan omaa lainsäädäntöään sen mukaiseksi. Usein täytäntöönpano tapahtuu antamalla kansallinen säädös, josta vastuussa on asianomainen ministeriö. Kun EU-säädös on pantu täytäntöön, tulee siitä ilmoittaa Euroopan komissioon. Tässä käytetään apuvälineenä niin kutsuttua vastaavuustaulukkoa. Vastaavuustaulukosta käy ilmi, minkä kansallisen säädöksen missäkin lainkohdassa EU:n antama säädös näkyy.\n\nKokosin MRL:ssa ja MRA:ssa täytäntöön pannut EU-säädökset käymällä läpi niiden muutossäädösluettelot. Sain säädösnumeroiden perusteella yhteyshenkilöltäni ympäristöministeriöstä tarvitsemani aineiston, eli EU-säädösten ja Suomen kansallisen lainsäädännön väliset vastaavuustaulukot. Aineistoni ei ollut kaiken kattava, sillä kaikkia täytäntöön pantuja EU-säädöksiä ei löytynyt muutossäädösluetteloista.\n\nKeräsin ympäristöministeriöstä saamistani taulukoista kaikki vastaavuudet MRL:n ja MRA:n kanssa yhteen taulukkoon. Lopullinen produkti muodostui, kun tein tästä taulukosta käänteisen version, josta voi etsiä vastaavuuksia MRL:n tai MRA:n lainkohtien perusteella.\n\nRaporttini teoriaosuudessa käyn läpi Suomen lainsäädäntöön ja lainvalmisteluun liittyviä käsitteitä ja prosesseja sekä esittelen Euroopan unionin toimielimet ja lainsäädäntöinstrumentit. Kuvaan myös EU-lainsäädännön täytäntöönpanoprosessia Suomessa.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.004 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.004 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.036 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".