Bibliographic record
Abstract
Tässä opinnäytetyössä käsiteltiin tulevan palkka-avoimuusdirektiivin vaikutuksia rekrytointiin sekä työnhakijan että työnantajankin näkökulmasta. Opinnäytetyössä vertailtiin nykyistä lainsäädäntöä ja palkka-avoimuusdirektiiviä niiden erojen ja yhtäläisyyksien osalta. Tavoitteena oli selvittää, kuinka paljon muutoksia palkka-avoimuusdirektiivin noudattaminen tuo työnantajille ja työnhakijoille. Opinnäytetyöllä ei ollut toimeksiantajaa, joten muutoksia tutkittiin vertailemalla Suomen lainsäädäntöä suhteessa palkka-avoimuusdirektiivin vaatimuksiin. Opinnäytetyö oli puhtaasti tutkimuksellinen työ. Opinnäytetyö toteutettiin käyttämällä laadullista tutkimusmenetelmää. Opinnäytetyön aineisto koostui palkka-avoimuusdirektiivin lisäksi valmisteltavana olevasta hallituksen esityksen luonnoksesta, liittyen palkka-avoimuusdirektiivin kansalliseen täytäntöönpanoon, sekä kirjallisuudesta ja lainsäädännöstä. Opinnäytetyö oli luonteeltaan ennakoiva, koska palkka-avoimuusdirektiiviä koskevien lakimuutosten on määrä astua voimaan vasta 18.5.2026. Palkka-avoimuusdirektiivi pyrkii vahvistamaan palkkauksen läpinäkyvyyttä ja edistämään sukupuolten välistä tasa-arvoa. Tulosten perusteella voi sanoa, että palkka-avoimuusdirektiivin vaikutukset kohdistuvat laajalle ja vaikuttavat monipuolisesti kaikkiin työmarkkinaosapuoliin. Työnhakijaan kohdistuvat vaikutukset liittyvät suurelta osin saatavilla olevan tiedon määrään ennen työhaastattelua. Työnantajan osalta vaikutukset ovat laajemmat koskien palkka-rakenteiden muuttamista palkka-avoimuusdirektiivin ohjeistuksen mukaan. Lisäksi muita näkyviä muutoksia tulee olemaan läpinäkyvässä palkkauksessa ja raportoinnissa.
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.051 | 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".