Ilmastonmuutoksen vaikutukset Suomen laskettelukeskuksiin
Bibliographic record
Abstract
Tämän insinöörityön tarkoituksena on tukea laskettelukeskuksia ja niiden sidosryhmiä ilmastotietoisessa päätöksenteossa ja sopeutumisstrategioiden kehittämisessä. Sopeutuminen on välttämätöntä muuttavan ilmaston myötä. Työn tavoitteena oli selvittää, kuinka ilmastonmuutos vaikuttaa Suomen laskettelukeskuksiin nyt ja tulevaisuudessa. Työssä käsitellään muun muassa lämpötilojen nousua, lumirajojen muutoksia, lumensyvyyden vähenemistä sekä laskettelukauden lyhenemistä tilastotietojen ja tutkimusten pohjalta. Insinöörityöhön sisältyi Suomen laskettelukeskuksille suunnattu kyselytutkimus, joka toteutettiin yhteistyössä Protect Our Winters (POW) ry:n ja Suomen Hiihtokeskusyhdistys ry:n kanssa. Kyselyn tarkoituksena oli kartoittaa keskusten näkemyksiä ilmastonmuutoksen vaikutuksista sekä jo tehdyistä tai suunnitelluista sopeutumistoimista. Insinöörityön lopputuloksena syntyi näkemys siitä, mikä on Suomessa sijaitsevien laskettelukeskusten tilanne ja miten ne näkevät toimialan tulevaisuuden kehityksen. Tulosten perusteella laskettelukeskukset pitävät ilmastonmuutosta merkittävänä haasteena. Samalla nousi esiin laskettelukeskusten halu kehittää kesätoimintaa ja monipuolistaa palveluita ympärivuotisiksi.
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 | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.055 | 0.017 |
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".