Quantifying the Presence of Ancient Greek and Latin Classics in Early Modern Britain

Publisher Copyright: © 2025, Department of Languages, Literatures, and Cultures, McGill University. All rights reserved.This paper explores the reception of classical works in Early Modern Britain during the hand press era, between the 1470s and 1790s. It investigates canon formation, knowledge transmission, and the integration of digital archives in quantitative book history. The study quantitatively maps changing perceptions of the classical canon across time, offering a panoramic view of ‘shifting canons’. The analysis is based on three data archives: the English Short Title Catalogue (ESTC), Early English Books Online (EEBO), and Eighteenth Century Collections Online (ECCO). We conclude that we can observe a “canonization” of the set of classical authors printed in Early Modern England, which is reflected in a significant loss of diversity in publications, despite a general increase of the publication of classical works. Preferences also shift, with ancient Greek authors of the early centuries gaining significantly more space in the 18th century. This finding however is balanced by the observation that the circulation of Ancient Greek editions in the original language does not increase during this time. This multidimensional approach contributes to a comprehensive understanding of the reception of Classics in Early Modern Britain, shedding light on cultural and intellectual transformations.Peer reviewe

Predicting the surface age of chondritic S-type asteroids using the space weathering features in reflectance spectra: Small data machine learning

Publisher Copyright: © The Authors 2025.Context. The surfaces of airless planetary bodies, such as S-type asteroids, undergo space weathering (SW) due to exposure to the interplanetary environment, resulting in alterations to their reflectance spectral features (e.g., spectral slope, albedo, and absorption band characteristics). Aims. This study aims to estimate the surface age of S-, Sq-, and Q-type asteroids as a function of SW agents and dose by employing machine learning models. Methods. Two models were developed: an ensemble model (combining a CNN, gradient-boosting regressor, K-nearest neighbor, extra-tree regressor, and random forest regressor) and a Gaussian process (GP) model. Both models were trained on published reflectance spectra of olivine, pyroxene, their mixtures, and chondritic meteorites, using SW conditions as independent variables and surface age at 1 AU as the dependent variable. Given the limited dataset, k-fold cross-validation was employed for model training. The models were further validated by applying them to S-, Sq-, and Q-type asteroids, evaluating their ability to capture two key trends: the SW progression across chondritic S-type asteroids and the relationship between asteroid size and surface age. Results. Both models successfully identify relatively fresh surfaces in Q-type asteroids and mature surfaces in S-type asteroids, as well as younger surface ages for asteroids with diameters less than 5 km. However, the GP model exhibits higher variability in predictions for the asteroid dataset. While both models effectively capture relative surface age trends, limitations in data availability between 103 and 107 years hinder precise predictions of asteroid surface ages. Conclusions. These models have significant potential for future applications, such as determining the surface age for individual asteroids and identifying asteroid families, offering valuable tools for advancing our understanding of asteroid evolution and SW processes.Peer reviewe

k-mer manifold approximation and projection for visualizing DNA sequences

Publisher Copyright: © 2025 Fu et al.Identifying and illustrating patterns in DNA sequences are crucial tasks in various biological data analyses. In this task, patterns are often represented by sets of k-mers, the fundamental building blocks of DNA sequences. To visually unveil these patterns, one could project each k-mer onto a point in two-dimensional (2D) space. However, this projection poses challenges owing to the high-dimensional nature of k-mers and their unique mathematical properties. Here, we establish a mathematical system to address the peculiarities of the k-mer manifold. Leveraging this k-mer manifold theory, we develop a statistical method named KMAP for detecting k-mer patterns and visualizing them in 2D space. We applied KMAP to three distinct data sets to showcase its utility. KMAP achieves a comparable performance to the classical method MEME, with ∼90% similarity in motif discovery from HT-SELEX data. In the analysis of H3K27ac ChIP-seq data from Ewing sarcoma (EWS), we find that BACH1, OTX2, and KNCH2 might affect EWS prognosis by binding to promoter and enhancer regions across the genome. We also observe potential colocalization of BACH1, OTX2, and the motif CCCAGGCTGGAGTGC in ∼70 bp windows in the enhancer regions. Furthermore, we find that FLI1 binds to the enhancer regions after ETV6 degradation, indicating competitive binding between ETV6 and FLI1. Moreover, KMAP identifies four prevalent patterns in gene editing data of the AAVS1 locus, aligning with findings reported in the literature. These applications underscore that KMAP can be a valuable tool across various biological contexts.Peer reviewe

Markkinasellun alueellisen tuonnin arviointi AIS-datan avulla

This thesis explores the application of Automatic Identification System (AIS) data in estimating regional wood pulp imports, contributing to the growing field of AIS data analytics in maritime trade. While AIS data has been widely used in navigation, vessel tracking, and environmental monitoring, its potential for wood pulp trade estimation remains underexplored. Currently, the information business practitioners get from the imports suffers from delays and is aggregated on a high level, limiting its usefulness for real-time decision-making. This study proposes an alternative approach using AIS-based models to track vessel movements, identify wood pulp carriers, estimate cargo volumes, and predict arrival times. The methodologies used in this exploratory research include gathering potential methods from the previous literature, building two models to test how wood pulp imports could be estimated and using a correlation analysis to evaluate their performance against official imports. The models built focus on estimating eucalyptus pulp (BEKP) imports from Latin America to the European Union. The results indicate that AIS-based models have the potential to generate reliable import estimates and thus help in business decision-making. To unlock the full potential, the limitations of the current models should be reduced, for example, by making more effective use of vessel coordinate data. The findings also highlight how official import statistics cannot be used as a ground truth, making the evaluation of the model's accuracy difficult. This study advances the use of AIS data in import volume estimation by presenting a dedicated framework developed for this purpose. In future research, the framework and the methods discussed in this study could be applied to other bulk commodities or pulp grades, further strengthening the role of AIS data as a tool for business decision-making.Tämä diplomityö tutkii, kuinka automaattisen tunnistusjärjestelmän (AIS) dataa voidaan hyödyntää alueellisten sellun tuontimäärien arvioinnissa, laajentaen AIS-data-analytiikan sovelluskohteita. Vaikka AIS-dataa on hyödynnetty laajasti navigoinnissa, alusten seurannassa ja ympäristönvalvonnassa, sen potentiaalia sellukaupan volyymien arvioinnissa ei ole juurikaan tutkittu. Tällä hetkellä selluliiketoiminnan asiantuntijoiden saama tieto tuonnista kärsii viiveistä ja luvut esitetään yleisellä tasolla, mikä rajoittaa datan hyödyllisyyttä reaaliaikaisessa päätöksenteossa. Tässä tutkimuksessa ehdotetaan vaihtoehtoista lähestymistapaa, AIS dataan perustuvaa mallia, joka seuraa alusten liikkeitä, tunnistaa sellulaivat sekä kykenee arvioimaan lastin määrän ja saapumisajankohdan. Tässä eksploratiivisessa tutkimuksessa hyödynnetään kirjallisuuskatsausta potentiaalisten menetelmien kartoittamiseksi sekä rakennetaan kaksi mallia, joilla testataan näiden menetelmien toimivuutta käytännössä. Mallien suoriutumista arvioidaan korrelaatioanalyysin avulla vertaamalla tuloksia virallisiin tullitilastoihin. Rakennetut mallit keskittyvät Latinalaisesta Amerikasta Euroopan unioniin suuntautuvan eukalyptussellun tuontivolyymien arvioimiseen. Tulokset osoittavat, että AIS-dataan perustuvilla malleilla on potentiaalia tuottaa luotettavia arvioita tuontivolyymeista ja siten tukea liiketoiminnan päätöksentekoa. Täyden potentiaalin saavuttamiseksi tulisi vähentää nykyisten mallien rajoitteita, esimerkiksi hyödyntämällä laivojen koordinaattitietoja entistä tehokkaammin. Tulokset myös korostavat, ettei virallisia tuontitilastoja voida pitää ehdottomana totuutena, mikä vaikeuttaa mallien tarkkuuden arviointia. Tämä tutkimus edistää AIS-datan hyödyntämistä tuontimäärien arvioinnissa esittelemällä sitä varten kehitetyn viitekehyksen. Tulevissa tutkimuksissa viitekehystä ja työssä käsiteltyjä menetelmiä voitaisiin soveltaa myös muihin irtotavaroihin tai sellulaatuihin, mikä vahvistaisi AIS-datan asemaa iiketoiminnan päätöksenteon tukijana

Souls-VR: Dodge-Rolling in Virtual Reality

Virtual Reality (VR) is emerging as a promising platform for game innovation, but translating existing game genres to VR can be highly non-trivial. In this paper, we investigate how to translate the iconic dodge rolling mechanic of the Souls games (Demon’s Souls, Dark Souls, and Elden Ring) into VR, in order to enable new types of agile melee combat in VR games. Although rolling might seem unnatural or impractical in a 1st-person VR environment, we demonstrate that it can be implemented as a hybrid of the already established teleport and out-of-body locomotion techniques. Furthermore, we present a user study that explores and compares options for initiating the roll and controlling the VR camera. Our work adds a new locomotion tool for VR designers, applicable in particular when locomotion needs to be naturally and seamlessly combined with other types of interaction such as melee combat.Peer reviewe

Strateginen johtaminen voittoa tavoittelemattomissa yrityksissä: Tasapainotetun tuloskortin mukauttaminen operatiivisen tehokkuuden vahvistamiseksi

The objective of this thesis is to explore the application of the balanced scorecard (BSC) framework in non-profit organizations, focusing on how the model can be tailored to align with the mission-driven nature of these organizations and what the main challenges in implementation are. The study was conducted as a literature review, drawing from a wide variety of academic sources and case studies to identify what the main differences in the perspectives, measures and challenges were as opposed to the traditional framework. The findings reveal that the traditional BSC framework requires notable adjustments. Key adjustments include the need for an additional mission perspective, redefinition of the financial and customer perspectives as well as an increasing emphasis on guidance of staff. The mission perspective serves as a foundation for the framework, ensuring strategic alignment with organizational goals, while the financial perspective shifts its focus from profit maximization to resource effectiveness. Additionally, the study highlights the most common implementation challenges such as resource intensity and lack of leadership engagement and provides strategies for overcoming these challenges. This thesis advocates for the use of the balanced scorecard and emphasizes the potential of the framework in enhancing transparency, stakeholder alignment and long-term societal impact in mission-driven organizations.Tämän opinnäytetyön tavoitteena on tutkia tasapainotetun tuloskortin (BSC) soveltamista voittoa tavoittelemattomissa organisaatioissa keskittyen siihen, miten mallia voidaan mukauttaa vastaamaan näiden organisaatioiden missiolähtöistä luonnetta ja mitä keskeisiä haasteita sen käyttöönotossa ilmenee. Tutkimus toteutettiin kirjallisuuskatsauksena hyödyntäen laaja-alaisesti akateemisia lähteitä ja tapaustutkimuksia keskeisten näkökulmien, mittareiden ja haasteiden erojen tunnistamiseksi perinteiseen malliin verrattuna. Tulokset osoittavat, että perinteinen tasapainotettu tuloskorttimalli vaatii merkittäviä muutoksia. Keskeisiä muutoksia ovat muun muassa tarve ylimääräisen missionäkökulman lisäämiselle, taloudellisen ja asiakasnäkökulman uudelleenmäärittelemiselle sekä henkilöstön ohjauksen korostamiselle. Missionäkökulma toimii mallin perustana varmistaen strategian linjauksen yhteensovittamisen tavoitteiden kanssa, kun taas taloudellinen näkökulma siirtyy keskittymään resurssien tehokkaaseen käyttöön voiton maksimoinnin sijasta. Lisäksi tutkimus tuo esiin yleisimmät käyttöönottamisen haasteet, kuten resurssi-intensiteetin ja johdon sitouttamisen puutteet sekä tarjoaa strategioita näiden haasteiden ratkaisemiseksi. Tämä opinnäytetyö puoltaa tasapainotetun tuloskortin käyttöä ja korostaa sen potentiaalia parantaa läpinäkyvyyttä, sidosryhmien yhteensovittamista ja pitkäaikaista yhteiskunnallista vaikutusta missiolähtöisissä organisaatioissa

Alkuvaiheen innovoinnin transformaatio generatiivisen tekoälyn avulla: Tapaustutkimus suurien kielimallien hyödyntämiseksi ideointiin ja arviointiin

Innovation is a key part of financial and technological growth within industries. Yet, the processes for guiding innovation from ideation to product launch have seen limited evolution as companies in low- to mid-tech sectors often rely on traditional frameworks such as the Stage-Gate model. Central to these frameworks is the concept of innovation funnel, which aims to systematically narrow down a broad set of ideas into a selected few that advance into further development. Despite the transformative potential of technologies such as generative AI, many organisations have not changed their innovation processes to leverage these advancements effectively. Generative AI offers significant potential to support and optimize the intuitive decision-making during ideation and idea screening. This thesis explores the integration of generative AI, especially large language models (LLMs), into early-stage innovation to support idea formulation and screening. The approach aims to benefit both people with innovative ideas and decision-makers tasked with making intuitive early-stage decisions about which ideas to pursue further. As a proof-of-concept study, an LLM agent was developed and tailored for the case company to demonstrate its effectiveness. The results reveal significant potential for enhancing innovation efficiency with generative AI and complement the current research on the generative AI’s potential to ideate and automate workflows. By merging the ideation and idea screening phases into a single process, augmented ideation and screening, individuals with innovative ideas can collaborate with an LLM agent to enhance their concepts while simultaneously determining idea’s viability, all without requiring decision-makers' resources. Within innovation funnel this shows as an extended “mouth” enabled by the LLMs that are capable of processing substantially more ideas than humans in the same time frame.Innovaatio on kulmakivi taloudelliselle ja teknologiselle kasvulle eri toimialoilla. Tästä huolimatta innovaatioprosessit ideoinnista tuotelanseeraukseen ovat kokeneet rajallista kehitystä, ja matalan ja keskitason teknologian alojen yritykset luottavat usein perinteisiin viitekehyksiin, kuten Stage-Gate-malliin. Näiden viitekehysten keskeisenä käsitteenä on innovaatioputki, joka systemaattisesti karsii laajaa ideajoukkoa vain muutamaksi, jotka etenevät jatkokehitykseen. Siitä huolimatta, että generatiivinen tekoäly tarjoaa suurta muutosvoimaa, monet organisaatiot eivät ole mukauttaneet innovaatioprosessejaan hyödyntääkseen tätä. Generatiivisella tekoälyllä on merkittävä potentiaali tukea ja optimoida intuitiivista päätöksentekoa ideoinnissa ja ideoiden seulonnassa. Tämä diplomityö tutkii generatiivisen tekoälyn, erityisesti suurten kielimallien (LLM), integrointia innovoinnin alkuvaiheeseen tukemaan idean kehitystä ja seulontaa. Lähestymistapa pyrkii auttamaan sekä henkilöitä, joilla on innovatiivisia ideoita, että päätöksentekijöitä, joiden tehtävänä on tehdä intuitiivisia alkuvaiheen päätöksiä siitä, mitä ideoita kehitetään eteenpäin. Tässä proof-of-concept -tutkimuksessa kehitettiin ja räätälöitiin LLM-agentti yhteistyöyritykselle kielimallien tehokkuuden osoittamiseksi osana innovaatiotoimintaa. Tulokset paljastavat merkittävän potentiaalin innovoinnin tehostamiseksi sekä täydentävät tieteellistä tutkimusta generativiisien tekoälyn potentiaalista ideoida ja tehostaa työskentelyprosesseja. Yhdistämällä ideointivaiheen ja idean seulontavaiheen yhdeksi prosessiksi, vahvistettu ideointi ja seulonta, innovoijat voivat tehdä yhteistyötä LLM-agentin kanssa parantaakseen konseptiaan ja samalla määrittääkseen sen kelpoisuuden kyseiseen organisaatiokontekstiin, kaikki ilman päätöksentekijöiden resursseja. Innovaatioputkessa tämä näkyy laajentuneena "suuna", jonka mahdollistavat LLM:t, jotka pystyvät käsittelemään merkittävästi enemmän ideoita kuin ihmiset samassa ajassa

Insidious institutional challenges of mature MNE subsidiaries operating in weak institutional markets : Corporate governance to the rescue

Publisher Copyright: © 2025 The AuthorsInsidious institutional challenges are unknown versions of known challenges that exist and persist even for mature multinational enterprises (MNEs) in host markets. Although the international business literature offers valuable insights into the significance of corporate governance mechanisms, institutions, and institutional environment relationships, a practical understanding of what insidious institutional challenges are and how they can be addressed using corporate governance mechanisms, especially in weak institutional environments, is less researched. Therefore, relying on institutional theorizing and qualitative evidence from 34 interviews with executives of mature MNE subsidiaries in Nigeria, this paper documents three insidious institutional challenges encountered by mature MNE subsidiaries: the organisational identity conundrum (‘us vs them’), limited attention to social capital discordance (‘bonding capital vs trust capital’), and persistent intention contradictions (‘elaborate politically correct rhetoric vs limited believable action’). The study also identifies three corporate governance-related themes that mature MNE subsidiaries can utilize to manage institutional challenges: enhanced local stakeholder engagement, elevated accountability drivers, and digital technology and innovation deployment. The study advances international business literature as it sheds theoretical as well as practical insights into how mature MNE subsidiaries operating in a weak institutional context can overcome insidious institutional challenges.Peer reviewe

Pedestrian Vision Language Model for Intentions Prediction

Effective modeling of human behavior is crucial for the safe and reliable coexistence of humans and autonomous vehicles. Traditional deep learning methods have limitations in capturing the complexities of pedestrian behavior, often relying on simplistic representations or indirect inference from visual cues, which hinders their explainability. To address this gap, we introduce PedVLM, a vision-language model that leverages multiple modalities (RGB images, optical flow, and text) to predict pedestrian intentions and also provide explainability for pedestrian behavior. PedVLM comprises a CLIP-based vision encoder and a text-to-text transfer transformer (T5) language model, which together extract and combine visual and text embeddings to predict pedestrian actions and enhance explainability. Furthermore, to complement our PedVLM model and further facilitate research, we also publicly release the corresponding dataset, PedPrompt, which includes the prompts in the Question-Answer (QA) template for pedestrian intention prediction. PedVLM is evaluated on PedPrompt, JAAD, and PIE datasets demonstrates its efficacy compared to state-of-the-art methods. The dataset and code will be made available at https://github.com/munirfarzeen/PedVLMPeer reviewe

Optimizing the creation and maintenance of automated end-to-end tests for web application testing

Effective and reliable quality control is increasingly relevant as dependencies to web applications grow. End-to-end testing enables thorough validation of different application flows, forming an important layer in the testing of web applications. However, creating and maintaining end-to-end tests can be expensive, and multiple methods of creation exist. Modern web development is often conducted in an agile development environment, whose nature and practicalities also impact the development of end-to-end tests. In addition, the rise and widespread adoption of generative artificial intelligence significantly changes the way software development is carried out. This also affects the development of end-to-end tests. This Bachelor's thesis investigated what approach of creating end-to-end tests minimizes the cost of their creation and maintenance without sacrificing quality control in an agile development environment, along with how this method can be supported with the use of large language models. The study is a semi-systematic literature review. From an initial keyword-based database search yielding 208 articles, 35 were selected through abstract screening, with a subsequent full-text review identifying 11 for qualitative analysis. The results show that programmable testing is the most cost-effective method to create and maintain end-to-end tests in an agile development environment. The strengths of programmable testing, including the advantages in maintainability, powerful testing constructs, and the maturity of existing libraries and tools, allow it to be the optimal solution despite the high initial cost of development. Furthermore, the results indicate that the use of large language models can significantly decrease the initial development costs of programmable end-to-end tests compared to a completely manual approach. However, the effectiveness of their benefits depends significantly on the prompting technique used. Iterative prompting techniques yield better results. Based on the results, it can be suggested that developers in agile development environments should use programmable testing for the creation and maintenance of end-to-end tests. In addition, the development of natural language -based testing should be followed as it shows potential but is not yet mature enough. The use of large language models can significantly decrease the initial development costs of programmable end-to-end testing. Nevertheless, it is important to deliberately use code generated by large language models, without compromising quality control and while maintaining the skills of human engineers.Web-sovellusten tehokas ja luotettava laadunhallinta on yhä tärkeämpää, kun riippuvuudet eri web-sovelluksiin kasvavat. Päästä päähän -testit mahdollistavat web-sovellusten erilaisten toiminnallisuuspolkujen kattavan validoinnin, mikä muodostaa tärkeän kerroksen web-sovellusten testauksessa. Niiden luominen ja ylläpito voi kuitenkin olla kallista, ja on useita eri tapoja luoda päästä päähän -testejä. Moderni web-sovelluskehitys toteutetaan monesti ketterässä kehitysympäristössä, jonka luonne ja käytännöt muovaavat myös päästä päähän -testien kehittämistä. Lisäksi generatiivisen tekoälyn nousu ja yleistyminen muuttaa ohjelmistokehityksen toteutustapoja merkittävästi. Tämä koskee myös päästä päähän -testien kehittämistä. Tämä kandidaatintutkielma tutki, mikä päästä päähän -testien luomistapa minimoi niiden luomis- ja ylläpitokustannukset laadunhallintaa uhraamatta ketterässä kehitysympäristössä, sekä miten tätä tapaa voidaan tukea laajojen kielimallien käytöllä. Tutkimus on semi-systemaattinen kirjallisuuskatsaus. Käytetyllä avainsanahaulla löytyi 208 artikkelia, joista 35 rajautui tiivistelmän pohjalta kokonaan luettavaksi. Artikkeleiden koko sisällön pohjalta suodattui 11 artikkelia kvalitatiiviseen analyysiin. Tulokset osoittavat, että ohjelmoitava testaus on kustannustehokkain tapa luoda ja ylläpitää päästä päähän -testejä ketterässä kehitysympäristössä. Ohjelmoitavan testauksen ylläpidettävyysedut, voimakkaat testauskyvykkyydet ja olemassa olevien kirjastojen ja työkalujen maturiteetti tekevät siitä optimaalisen ratkaisun korkeasta luomiskustannuksesta huolimatta. Tulokset osoittavat myös, että laajojen kielimallien käytöllä voidaan alentaa ohjelmoitavan päästä päähän -testauksen luomiskustannuksia merkittävästi verrattuna kokonaan manuaalisiin tapoihin. Niiden tuoma etu on kuitenkin huomattavan riippuvainen käytetystä kehotetekniikasta. Iteratiiviset tekniikat tuottavat parempia tuloksia. Tulosten pohjalta voidaan ehdottaa, että kehittäjien kannattaisi käyttää käytännön ketterissä kehitysympäristöissä ohjelmallista testausta päästä päähän -testien luomiseen ja ylläpitoon. Luonnolliseen kieleen pohjautuvan testauksen kehitystä on lisäksi syytä seurata, koska se osoittaa potentiaalia, mutta ei ole vielä tarpeeksi kypsä. Laajojen kielimallien käytöllä voidaan alentaa ohjelmoitavan päästä päähän -testauksen luomiskustannuksia merkittävästi. On kuitenkin tärkeää käyttää laajojen kielimallien tuottamaa koodia harkinnanvaraisesti, vaarantamatta laadunhallinnan laatua ja ylläpitäen ihmisinsinöörien taitoja