"Tuaretta riävää" ja vanhanajan tunnelmaa : Asiakastyytyväisyys Amurin työläismuseokorttelissa
Bibliographic record
Abstract
Tämän opinnäytetyön toimeksiantajana toimi Tampereen Amurin työläismuseokortteli, joka sijaitsee historiallisessa Amurin kaupunginosassa Tampereella. Amurin työläismuseokortteli kuvaa työläiselämää 1800- ja 1900 luvulta. Yhdessä museokorttelin talossa toimiva Kahvila Amurin Helmi on 1920-luvun tyyliin sisustettu kahvila. \n \nTyön tarkoituksena oli tutkia asiakastyytyväisyyttä Tampereen Amurin työläismuseokorttelissa ja kahvila Amurin Helmessä. Tavoitteena oli selvittää, kuinka asiakkaat kokevat asiakaspalvelun ja kuinka sitä olisi mahdollista kehittää. \n \nTyön teoreettisessa tietoperustassa käsiteltiin Tampereen kaupunginosa Amurin historiaa ja millainen museoitu kortteli on nykyään. Työssä käsiteltiin myös museoita, asiakastyytyväisyyttä matkailualalla, opastamista ja esiintymistaitoja. \n \nTutkimusmenetelmänä käytettiin kvantitatiivista tutkimusmenetelmää. Tutkimus tehtiin heinä-elokuussa 2011. Tutkittavaan perusjoukkoon kuului kaikki museon ja kahvilan asiakkaat. Kyselyyn vastasi 219 asiakasta. Tutkimukseen sisältyi myös asiakastyytyväisyyden tutkiminen lasten opastetuista kierroksista erillisellä lomakkeella, mihin vastasi 29 asiakasta. \n \nVastaukset käsiteltiin SPSS-ohjelmalla, Wordilla ja Excelillä. Suurin osa asiakkaista oli tyytyväisiä. Monet asiakkaat pitivät museon tunnelmasta ja kahvilan tarjottavien tuoreudesta.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.033 | 0.005 |
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".