MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W7149221224

The future of log in Finnish detached house and vacation house construction

2023· other· fi· W7149221224 on OpenAlexaboutno aff
Iris Kolehmainen

Bibliographic record

VenueAaltodoc (Aalto University) · 2023
Typeother
Languagefi
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHouse priceQuarter (Canadian coin)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Tämän kandidaatintyön tavoitteena on tutkia mihin suuntaan hirren käyttö suomalaisessa pientalo- ja lomarakentamisessa voi kehittyä tulevaisuudessa. Puurakentamista Suomessa halutaan yleisesti lisätä, mutta monella muullakin alalla halutaan siirtyä uusiutumattomien raaka-aineiden käytöstä uusiutuviin raaka-aineisiin. Merkittävin vaikuttava ilmiö on ilmastonmuutoksen hillitseminen. Samaan aikaan Suomen hiilineutraalisuustavoitteet pohjautuvat pitkälti metsien hiilen sidontaan, mikä edellyttäisi hakkuiden ja siten puun käytön rajoittamista. Tutkielmassa perehdytään hirsirakentamisen historiaan, nykyaikaan, tulevaisuuteen vaikuttaviin tekijöihin ja mahdollisiin tulevaisuuden skenaarioihin kirjallisuuden, julkaisujen sekä tutkimusten avulla. Mahdollisia kehityssuuntia tarkastellaan hiilinielujen, hakkuiden, biotalouden, metsäteollisuuden ja puurakentamisen näkökulmista. Tutkielmassa ei käydä läpi hirren mahdollisia uusia tuoteinnovaatioita tai rakennustapoja. Tutkielmassa huomattiin, että hirsirakentaminen pientalo- ja lomarakentamisessa voi kehittyä monella tavalla riippuen siitä, millaisia valintoja ja poliittisia päätöksiä ilmastonmuutoksen suhteen tehdään talouden, metsäteollisuuden ja rakennusalan kannalta. Kehityssuunnasta riippumatta hirsien uudelleenkäyttöä tulisi lisätä, jotta niihin sitoutunut hiili pysyisi varastoituneena. Ilmastonmuutos tulee myös ottaa huomioon materiaaleissa ja rakennustavoissa uusia hirsirakennuksia suunniteltaessa pitkäikäisyyden ja uudelleenkäytettävyyden varmistamiseksi.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.824
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0020.003
Science and technology studies0.0000.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.002

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.

Opus teacher head0.010
GPT teacher head0.201
Teacher spread0.191 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2023
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueAaltodoc (Aalto University)French-language works237,207