Twice upon a home : Energy use, emissions and inequality across primary and second homes

Residential energy consumption plays an essential role in mitigating climate change. An energy transition has the potential to alleviate socioeconomic disparities, although it can also lead to an unfair distribution of costs and benefits. The residential energy transition is already progressing in many countries, yet there remains a research gap regarding the participation of diverse population groups and the contribution of second homes to overall household energy consumption and emissions. We applied a novel approach, integrating multiple data sources, to calculate residential energy consumption and emissions for a sample of Finnish households, including those arising from second homes. Regression analysis was then employed to examine the influence of household and building-specific factors on energy consumption and emissions. Regression models initially indicated a positive association between income and per-capita energy use and emissions. However, after accounting for building characteristics, income was negatively associated with per-capita energy consumption. These findings suggest that middle- and high-income households tend to occupy more energy-efficient dwellings than low-income households. Furthermore, while rural households exhibited higher per-capita energy consumption than urban households, differences in emissions were less pronounced. Second homes significantly increased energy use and emissions. The results indicate that certain population groups and areas may be excluded from the benefits of the residential energy transition, warranting further research into the specific circumstances of diverse groups. Future policies aimed at promoting residential energy transition should prioritize support for low-income households and incorporate measures addressing energy consumption and emissions from second homes.peerReviewe

Artificial Intelligence : Using Machine Learning to Predict Students’ Performance

Being able to predict students’ performance has been a primary driver for the adoption of learning analytics and has attracted many scientists to the field. Predictive modeling focuses on using students’ data to forecast outcomes such as student grades, enabling teachers and administrators to offer just-in-time support to students at risk. This chapter uses advanced predictive methods, namely machine learning, where the goal is to predict continuous variables like grades. The chapter uses advanced and popular AI/machine learning algorithms like Random Forest, K-Nearest Neighbor, Linear Regression, Neural Networks, and Support Vector Machines. The chapter provides a practical guide to building and evaluating predictive models with R using two approaches: one is the classic approach for predictive modeling with R, and the other more modern approach using the tidymodels suite.peerReviewe

Coupled Nonnegative CANDECOMP/PARAFAC Decomposition for Multi-block Tensor Analysis

Nonnegative tensor decomposition imposes nonnegative constraints on its latent factors, providing a part-based tensor representation that can extract meaningful and convincing information. This approach has been used widely across applications like signal processing, neuroscience, and other areas. For multi-block tensor group analysis, including multiple-subject or multiple-modal medical data, traditional single tensor decomposition fails to maintain feature comparability or explore the coupled information across tensors. This study introduces a novel coupled CANDECOMP/PARAFAC tensor decomposition method using the non-negativity constraints and the alternating proximal gradient strategy, termed CoNCPD-APG. The proposed algorithm enables the group analysis of two or more tensors that are fully- or partially-coupled, allowing for the simultaneous acquisition of shared, individual information, and core tensors. Experiment results of synthetic and real event-related potential data confirm the effectiveness of the proposed coupled tensor decomposition algorithm in discovering meaningful latent patterns and relationships from/among complex multi-block tensors.peerReviewe

Runtime Composition in Dynamic System of Systems : A Systematic Review of Challenges, Solutions, Tools, and Evaluation Methods

Context Modern Systems of Systems (SoSs) increasingly operate in dynamic environments (e.g., smart cities, autonomous vehicles) where runtime composition—the on-the-fly discovery, integration, and coordination of constituent systems (CSs)—is crucial for adaptability. Despite growing interest, the literature lacks a cohesive synthesis of runtime composition in dynamic SoSs. Objective This study synthesizes research on runtime composition in dynamic SoSs and identifies core challenges, solution strategies, supporting tools, and evaluation methods. Methods We conducted a Systematic Literature Review (SLR), screening 1,774 studies published between 2019 and 2024 and selecting 80 primary studies for thematic analysis (TA). Results Challenges fall into four categories: modeling and analysis, resilient operations, system orchestration, and heterogeneity of CSs. Solutions span seven areas: co-simulation and digital twins, semantic ontologies, integration frameworks, adaptive architectures, middleware, formal methods, and AI-driven resilience. Service-oriented frameworks for composition and integration dominate tooling, while simulation platforms support evaluation. Interoperability across tools, limited cross-toolchain workflows, and the absence of standardized benchmarks remain key gaps. Evaluation approaches include simulation-based, implementation-driven, and human-centered studies, which have been applied in domains such as smart cities, healthcare, defense, and industrial automation. Conclusions The synthesis reveals tensions, including autonomy versus coordination, the modeling-reality gap, and socio-technical integration. It calls for standardized evaluation metrics, scalable decentralized architectures, and cross-domain frameworks. The analysis aims to guide researchers and practitioners in developing and implementing dynamically composable SoSs.peerReviewe

Masked priming effects on Finnish English learners’ metaphor comprehension : An ERP study

The present study combined masked priming with event-related potentials (ERPs) to examine the automaticity and time course of metaphor comprehension in Finnish–English learners. Participants performed a sensicality judgment task on familiar metaphors in Finnish (L1) and English (L2), with target words preceded by masked metaphorical, literal, or control primes. Behaviorally, higher accuracy was observed in L1 than in L2, with no reliable effects of prime type. By contrast, ERP results revealed clear modulation by language and prime. In L1, metaphorical primes elicited enhanced P200 responses relative to literal primes, indicating early perceptual-attentional facilitation, while unrelated primes produced the largest N400, reflecting increased semantic integration difficulty. Both metaphorical and literal primes elicited larger late positive components (LPCs) than control primes, suggesting parallel late-stage integration of literal and metaphorical meanings. In L2, both metaphorical and literal primes enhanced early P200 amplitudes relative to control primes, but metaphorical primes elicited larger N400 responses than literal primes, indicating weaker semantic facilitation. Conversely, literal primes elicited larger LPCs, reflecting a bias toward literal semantic integration. These findings suggest that masked priming modulated metaphor processing differently in L1 and L2, with L1 showing smaller P200, larger N400, and smaller LPC amplitudes than L2. These patterns indicate more automatic semantic activation and flexible integration in L1, whereas L2 metaphor comprehension shows a stronger bias toward literal processing. The distinct neurocognitive mechanism between L1 and L2 underscores the importance of L1 background and language experience in shaping the dynamics of metaphor comprehension across both languages.peerReviewe

Budjetoinnin vaikutus suorituskykyyn pk-yrityksissä

Pk-yritykset muodostavat valtaosan yrityskannasta, ja niiden merkitys taloudelle, hyvinvoinnille sekä talouskasvulle on huomattava. Tämän vuoksi niiden suorituskyky ja sitä kautta toiminnan kestävä jatkuvuus ovat tärkeitä. Budjetointi puolestaan on yksi yleisimmistä ja eniten käytetyistä johdon laskentatoimen työkaluista organisaatioissa, ja aiemmassa kirjallisuudessa sen käytöllä on todettu olevan myönteinen vaikutus suorituskykyyn ja tuloksellisuuteen. Kirjallisuudessa on kuitenkin tuotu esiin, että pk-yrityksiin kohdistuva budjetointitutkimus on niiden suuresta määrästä huolimatta melko vähäistä. Tästä syystä tämän tutkielman tavoitteena on syventyä aiempaan kirjallisuuteen pk-yritysten budjetointiin liittyen ja tarkastella, millaisia budjetointikäytäntöjä pk-yrityksissä esiintyy ja miten budjetointi on yhteydessä niiden suorituskykyyn. Tutkielma toteutettiin kuvailevana kirjallisuuskatsauksena, ja aineisto koostui vertaisarvioiduista tutkimusartikkeleista vuosilta 2010–2024. Kaikki artikkelit kerättiin Business Source Elite -tietokannasta. Aineiston analyysi toteutettiin teemoittain, koska tutkimukset tarkastelivat budjetointia, suorituskykyä ja budjetoinnin vaikutusta selittäviä tekijöitä osin eri tavoin ja erilaisissa konteksteissa. Tutkielman keskeisten tulosten mukaan budjetointi on pk-yrityksissä usein varsin yksinkertaista, ja sen rooli painottuu ennen kaikkea suunnitteluun, koordinointiin ja toiminnan jäsentämiseen. Budjetointikäytännöissä havaittiin kuitenkin huomattavaa vaihtelua yritysten välillä. Tulosten perusteella budjetoinnilla on pääosin myönteinen vaikutus pk-yritysten suorituskykyyn ja suorituskyvyn paraneminen näyttäisi olevan todennäköisempää silloin, kun budjetointi toimii yrityksen strategiaan, rakenteeseen ja johtamiskäytäntöihin hyvin sovitettuna johtamisen välineenä. Sen sijaan vaikutus jää heikommaksi silloin, kun budjetointi on irrallista, tilanteeseen huonosti sopivaa tai perustuu epärealistiseen suunnitteluun

Comparison of Physical Activity, Fitness and Motor Skills Between Profiles of Sport Participation and Outdoor Time During Nine Years of Childhood

Introduction: The types of children’s physical activity (PA) vary individually and across different ages, yet limited evidence exists what are the combinations of organised sports participation and non-organised outdoor time, and how they relate to PA, physical fitness, and motor skills. Methods: A total of 1,115 Finnish children (50.0% girls) aged 3–14 years were assessed at three time points: T1 (3–8 years), T2 (6–11 years), and T3 (9–14 years) between 2015 and 2023. Organised sports participation and outdoor time were reported by parents at all time points. PA was measured using accelerometers at T2 and T3. Physical fitness was assessed at T3 (20-metre shuttle run, push-ups, and curl-ups), and motor skills at T1–T2 (shortened version of the Test of Gross Motor Development) and T3 (throw–catch and 5-leaps test). Latent class analysis (LCA) identified participation profiles, which were compared using the BCH method in Mplus. Results: LCA identified four distinct participation patterns: 1) multisport with high outdoor time (n = 234), 2) multisport with moderate outdoor time (n = 310), 3) one-sport with low outdoor time (n = 275) and 4) low-sport with high outdoor time (n = 296). Significant differences (p <. 05) were found in the profiles for all outcomes. Children in the multisport with a high outdoor time profile generally showed higher results in moderate-to-vigorous PA (18.0 – 51.5 %), fitness items (-13.6 – 116.2 %), and motor skills (1.1 – 69.0 %) compared to the other profiles. Conclusions: Children engaging in multisport combined with high outdoor time is associated with higher PA, fitness, and motor skills across childhoodpeerReviewe

Ikääntyneiden digitaalinen osallisuus

Tässä tutkielmassa tarkastelen ikääntyneiden digitaalista osallisuutta. Digitalisaatio on muuttanut ihmisten arkielämää siten, että osallistuminen erilaisiin toimiin tapahtuu yhä useammin digitaalisten laitteiden ja palveluiden välityksellä. Vaikutukset näkyvät niin läheissuhteissa, palveluissa kuin laajemmassa yhteiskunnallisessa osallistumisessa. Digitalisaation lisäksi toinen yhteiskunnallinen muutos on väestön ikääntyminen, minkä vuoksi ikääntyneiden digitaalisen osallisuuden tarkasteleminen on ajankohtaista. Tutkimuskysymykseni on seuraava: Miten digitaalista osallisuutta kuvataan ikääntyneiden haastatteluihin pohjautuvissa tarinoissa? Tutkielman teoreettisena viitekehyksenä esittelen osallisuuden ja digitaalisen osallisuuden käsitteitä. Tutkielman aineisto on Tarinavarasto - ikäihmisten arki: ikäihmisten haastattelut 2022–2023, jonka löysin sivustolta Tiedejatutkimus.fi. Rajasin aineistosta mukaan 40 ikääntyneiden haastatteluihin pohjautuvaa tarinaa keskittyen digitaalisten laitteiden ja palveluiden kuvauksiin. Tutkimusmenetelmä on teoriaohjaava sisällönanalyysi. Tulosten mukaan ikääntyneiden digitaalisessa osallisuudessa keskeisiä ovat riittävät taidot, tuki, käyttämisestä koetut hyödyt ja haitat sekä suhtautuminen digitaalisiin laitteisiin ja palveluihin. Lisäksi laitteiden ja palveluiden saavutettavuuteen, käytettävyyteen sekä turvallisuuteen ja luotettavuuteen liittyvät seikat ovat merkittävässä roolissa digiosallisuuden kannalta. Tutkielma havainnollistaa myös osallisuuden ja digitaalisen osallisuuden monimutkaista suhdetta. Ne voivat vahvistaa toisiaan tai päinvastoin. Osallisuus ja digitaalinen osallisuus ovat yhä enemmän yhteneviä, koska ilman digitaalisia laitteita osallistuminen voi olla haasteellista. Digitalisaatio oli tuonut ikääntyneille paljon hyötyjä, mutta monet kertoivat myös perinteisten palveluiden suosimisesta ja huolta esiintyi digitalisaation liiallisesta etenemisestä. Tutkielman perusteella ikääntyneiden digitaalisen osallisuuden tukeminen eri tekijät huomioiden on tärkeää. Jotta ikääntyneiden osallisuus voi toteutua yhdenvertaisesti, on olennaista säilyttää muitakin kuin sähköisen asioinnin muotoja.ei tietoa saavutettavuudestaunknown accessibilit

Maalaisliiton alkoholipolitiikka 1906-1932

ei tietoa saavutettavuudestaunknown accessibilit

Musical and bodily cues supporting children’s self-regulation in developmental tasks

Tämä pro gradu -tutkielma on toteutettu osana Jyväskylän yliopiston Musiikkitauko-hanketta, joka kuuluu Musiikin, mielen, kehon ja aivojen tutkimuksen huippuyksikön moduulitutkimukseen. Tutki-muksen tarkoituksena oli selvittää, miten musiikilliset ja keholliset vihjeet vaikuttavat 4–7-vuotiaiden lasten suoriutumiseen itsesäätelyä ja toiminnanohjausta vaativissa tehtävissä verrattuna sanallisiin vihjeisiin, sekä tarkastella, vaihtelevatko vaikutukset lasten kehityksellisten profiilien mukaan. Tutkimus toteutettiin kvantitatiivisena laboratoriotutkimuksena Jyväskylän yliopiston MoCap-laboratoriossa vuonna 2025. Osallistujat jaettiin tyypillisesti kehittyvien lasten (TD) ja kehityksellisiä viiveitä omaavien lasten (DD) ryhmiin. Kuusi erilaista leikinomaista aktiviteettia jaettiin kolmeen tehtävätyyppiin: A) lopetustehtäviin, B) vaihtotehtäviin ja C) tempomuutostehtäviin. Jokaisesta tehtävätyypistä oli kehitetty sekä musiikil-linen että ei-musiikillinen versio, ja kaikki tehtävät toteutettiin kahdella vihjelaadulla: musiikillisella ja kehollisella vihjeellä sekä sanallisella vihjeellä. Tutkimustuokiot taltioitiin, ja lasten suoriutumista analysoitiin videoaineistolta kvantitatiivisten mittausten avulla. Tilastolliset analyysit toteutettiin yksisuuntaisilla parittaisilla t-testeillä JASP-tilasto-ohjelmistolla. Tulokset osoittivat, että musiikilliset ja keholliset vihjeet edistivät lasten suoriutumista tilastollisesti merkitsevästi lopetus- ja vaihtotehtävissä verrattuna sanallisiin vihjeisiin, ja vaikutus oli lähes kaikissa tehtävissä erityisen selkeä kehityksellisiä viiveitä omaavien lasten ryhmässä. Tempomuutostehtävissä vihjelaatujen välisiä eroja ei pääosin havaittu, lukuun ottamatta yksittäistä tehtävää, jossa musiikillinen vihje johti hieman selkeämpään tempomuutokseen. Tulokset viittaavat siihen, että musiikilliseen ennakointiin perustuvat vihjeet voivat tarjota eri kehitysvaiheissa oleville lapsille vaihtoehtoisen, moniaistillisen tuen toiminnanohjausta edellyttäviin leikinomaisiin tilanteisiin. Jatkotutkimusta tarvitaan erityisesti suuremmilla otoksilla ja tarkemmilla mittaus- ja analyysimenetelmillä.This thesis has been produced in University of Jyväskylä as a part of module research in Centre of Excellence in Music, Mind, Body and Brain. The purpose of the study was to find out whether there is a difference between how 4-7-year-old children respond to spoken cues compared to musical and bodily cues during effortful control tasks, and to examine if the effects wary across from children’s developmental profiles. Research was conducted as a quantitative laboratory study in University of Jyväskylä’s MoCap-laboratory in 2025. The participants were categorized into two groups: typically developing children (TD) and children with developmental delays (DD). Six different play-based activities were divided into three task types: A) stop tasks, B) switch tasks and C) tempo change tasks. From every type of task, a musical and nonmusical version was developed, and all tasks were implemented with two types of cues: musical and bodily cue as well as verbal cue. Research sessions were recorded and children’s performance was analyzed with quantitative measures. Statistical analyses were performed using paired t-tests in JASP statistical software. Results showed that musical and bodily cues significantly improved children’s performance in stop and switch-tasks compared to verbal cues, and the effect was particularly pronounced in almost all tasks within the group of children with developmental delays. In the tempo change tasks the difference between cue types was absent except for one task, in which musical cues resulted in a slightly more noticeable tempo change. Results suggest that cues based on musical anticipation can provide children at different developmental stages with alternative, multisensorial support for play-like situations that require self-regulation. Further research is needed, especially with a larger sample size and more precise measurement and analysis methods.ei tietoa saavutettavuudestaunknown accessibilit