Bibliographic record
Abstract
Tässä tutkimuksessa syvennyttiin vesihuollon johtamiseen ja kehittämiseen. Vesihuoltoa koskeva keskustelu julkisuudessa on käsitellyt mm. kohtuullista tuottoa ja vesihuoltolain uudistusta.Tutkimusteemoja olivat:-Maan sisäinen muuttoliike ja sen vaikutukset vesihuoltoon-Mitä vesihuoltolaki edellyttää vesihuoltolaitoksilta ja kunnilta? Missä on kipukohdat, kun mietitään asioita, jotka eivät etene esimerkiksi konsernin johdosta päättäjille? Nykyisen vesihuoltolain peilaus päätöksentekijöihin ja päätöksentekoprosessiin. Esimerkiksi miksi korjausvelka ongelma ei ole poistunut.-Talousasiat johtamisen keinona, talouden pitkäaikainen suunnittelu-Mitä vesihuoltolaitoksen johdolta odotetaan [vrt Lounais-Suomi, jossa kuluttaja-asiamies kielsi hintojen noston tai Mikkelin uudesta jätevedenpuhdistamosta käyty julkinen kirjoittelu (esim. ympäristöriskit eivät hallinnassa- väitteet)]-Mitkä asiat ovat vesihuoltolaitoksen omissa käsissä ja asiat, jotka tulevat ulkopuolelta, kuten kaavoitus–yhteistyö kunnan kaavoituksen kanssa/maankäytön suunnitteluTutkimuksen aikana kartoitettiin vesihuoltolaitosten johtamisen ja kehittämisen problematiikkaa ja tarjottiin tietoa ja suosituksia asian hallitsemiseksi case-kaupungeissa ja luotiin katsaus koko Suomen tilanteeseen ja verrattiin niiden soveltuvuutta ja toimivuutta menneisyydessä, nykyhaasteissa ja tulevaisuudessa. Paikalliset olosuhteet vaihtelevat todella paljon alkaen vesivaroista, maaperästä, väestön määrästä ja asukastiheydestä päätyen poliittisiin, taloudellisiin ja kulttuurisiin olosuhteisiin. Siksi ei tähänkään asiaan ole yhtä ainoaa oikeaa ratkaisua.Case kaupungit: VEPATUKI-klusterissa mukana olevat vesihuoltolaitokset ja monialayritykset. Jokaista laitoksesta haastateltiin yksi-kaksi henkilöä. Laajempi kyselytutkimus toteutettiin Forms-kyselyllä. Kysely meni yhteensä yli sadalle taholle ja vastanneita oli 29 kappaletta. Vastausprosentti oli hyvä 29%. Lisäksi toteutettiin kysely alan opiskelijoille (201 opiskelijaa) sekä täsmentävä kysely VETO-ohjelman osallistujille (16 vastausta).
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 | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.001 |
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".