Reitinoptimoinnin hyödyllisyys metsävaratiedon keruun maastotyössä

TutkimusartikkeliReitinoptimointi maastossa ei ole ollut laajasti tutkittu aihe. Metsäkeskuksen metsäninventointityöhön soveltuvaa reitinoptimointimenetelmää on kehitetty muutaman vuoden ajan. Tämän tutkimuksen tavoitteena oli testata menetelmää ensimmäisen kerran todellisen maastotyön yhteydessä. Testauksessa selvitettiin reitinoptimointityökalun toimivuutta, reitinoptimoinnin vaikutusta työn tuottavuuteen ja kerättiin testaajien mielipiteitä menetelmän hyödyllisyydestä. Reitinoptimointimenetelmän periaatteet havaittiin toimiviksi. Kehitetyllä reitinoptimointityökalulla pystyttiin tuottamaan yleensä toimivia reittejä. Toisinaan reitit olivat kuitenkin epäloogisia. Reitinoptimoinnin merkityksestä työn tuottavuudelle ei pystytty tekemään luotettavia johtopäätöksiä. Testaajien mielipiteiden mukaan menetelmästä oli kuitenkin vähintään jonkin verran hyötyä enemmistölle testaajista. Reitinoptimointityökalu vaatii vielä jatkokehitystä, jotta siitä saataisiin tuotantokäyttöön soveltuva. Kehitystyön jälkeen menetelmän hyödyllisyyden voidaan arvioida edelleen kasvavan. Käytännön soveltamisessa työkalun tuottamia reittejä tulisi pitää apuvälineenä, joiden avulla ihminen voisi päättää lopullisen käyttämänsä reitin. Menetelmä on sovellettavissa myös muuhun maastossa liikkumiseen. Tällöin reitinlaskentaan vaikuttavat lähtötiedot on selvitettävä tapauskohtaisesti

Modeling binding specificities of transcription factor pairs with random forests

Background Transcription factors (TFs) bind regulatory DNA regions with sequence specificity, form complexes and regulate gene expression. In cooperative TF-TF binding, two transcription factors bind onto a shared DNA binding site as a pair. Previous work has demonstrated pairwise TF-TF-DNA interactions with position weight matrices (PWMs), which may however not sufficiently take into account the complexity and flexibility of pairwise binding. Results We propose two random forest (RF) methods for joint TF-TF binding site prediction: ComBind and JointRF. We train models with previously published large-scale CAP-SELEX DNA libraries, which comprise DNA sequences enriched for binding of a selected TF pair. JointRF builds a random forest with sub-sequences selected from CAP-SELEX DNA reads with previously proposed pairwise PWM. JointRF outperforms (area under receiver operating characteristics curve, AUROC, 0.75) the current state-of-the-art method i.e. orientation and spacing specific pairwise PWMs (AUROC 0.59). Thus, JointRF may be utilized to improve prediction accuracy for pre-determined binding preferences. However, pairwise TF binding is currently considered flexible; a pair may bind DNA with different orientations and amounts of dinucleotide gaps or overlap between the two motifs. Thus, we developed ComBind, which utilizes random forests by considering simultaneously multiple orientations and spacings of the two factors. Our approach outperforms (AUROC 0.78) PWMs, as well as JointRF (pPeer reviewe

Selvitys sosiaali- ja terveydenhuollon laajojen ympärivuorokautisten päivystyspisteiden saavutettavuudesta

Sosiaali- ja terveydenhuollon uudistamisen keskeisinä tavoitteina on turvata väestölle laadukkaat palvelut ja niiden saavutettavuus. Vaativa päivystys edellyttää runsaasti voimavaroja, jotta palveluita voidaan tarjota kaikkina vuorokauden aikoina ympäri vuoden. Selvitystyön tavoitteena on tutkia erikoissairaanhoidon laajan päivystyspisteen saavutettavuutta sijainnin optimoinnin näkökulmasta. Selvitystyö on toteutettu käyttäen hyväksi geoinformatiikan työkaluja yhdistettynä kattavaan väestödataan ja käytössä oleviin tieverkkoaineistoihin. Analyysissa on selvitetty päivystyspisteiden (10–14 aluetta) saavutettavuus Manner-Suomen osalta. Analyysissä on laskettu lyhin matka-aika jokaisesta 1×1 km väestöruudun keskipisteestä lähimpään laajaan päivystysyksikköön, sekä tätä vastaava maantieteellinen etäisyys. Matka-aikojen pohjalta on muodostettu ns. ”vedenjakaja-alueet” kullekin vaihtoehdolle. Kartat on laadittu siten, että 10 vedenjakaja-alueita muodostuu Helsingin, Turun, Kuopion, Oulun, Tampereen, Lappeenrannan, Jyväskylän, Joensuun, Rovaniemen ja Seinäjoen keskuskaupunkien ympärille. Laskentaa on laajennettu siten, että myös Pori, Lahti, Vaasa ja Kokkola ovat keskuskaupunkeina. Jo kymmenen päivystyspisteen mallissa puolet Manner-Suomen väestöstä saavuttaa päivystyspisteen alle 33 minuutissa, matka-etäisyyden ollessa enimmillään 35 kilometriä. Kahdentoista päivystyspisteen mallissa puolella väestöstä matka-etäisyys on enimmillään 26 kilometriä ja neljäntoista päivystyspisteen mallissa enimmillään 23 kilometriä

Towards Circular Economy Business Models : Consumer Acceptance of Novel Services

Peer reviewe

Kaupunki-maaseutu-alueluokitus

Perinteinen kuntarajoihin perustuva kaupunki-maaseutu-luokitus on kuntien koon kasvaessa osoittautunut epätarkaksi. Tässä raportissa kuvataan uuden paikkatietoihin perustuvan luokituksen toteuttaminen. Uusi luokitus perustuu paikkatietomenetelmään, jossa lähtöaineistot ovat koko maan kattavia 250x250 metrin tilastoruutuaineistoja. Luokitus perustuu maaseutualueiden osalta aiempaan maaseudun kolmijakoon, jossa tunnistetaan kaupungin läheinen maaseutu, ydinmaaseutu sekä harvaan asuttu maaseutu. Näiden luokkien lisäksi maaseudulta on erotettu maaseudun paikalliskeskukset. Kaupunkialueita ovat yli 15 000 asukkaan keskustaajamat, joihin on raportissa kuvatulla menetelmällä rajattu ydinkaupunkialue ja kehysalue. Ydinkaupunkialue jakautuu edelleen sisempään ja ulompaan kaupunkialueeseen. Luokituksen lähtöaineistona on käytetty väestö-, työvoima-, työmatka- ja rakennustietoja sekä Digiroad tieverkkoaineistoa ja CORINE maankäyttöaineistoa. Näiden perusteella on laskettu määrää, tiheyttä, tehokkuutta, saavutettavuutta, intensiteettiä, monipuolisuutta ja suuntautuneisuutta kuvaavia muuttujia, joiden luokitteluun ja yhdistelyyn luokitus perustuu. Luokitus on vapaasti saatavissa paikkatietomuodossa verkkosivuilta. Sen voi ladata paikkatietoaineistona ja siihen liittyvänä kuntatasolle laskettuna tilastoaineistona. Ensisijaisesti kaupunki-maaseutu-luokitus kuvaa alueiden välisiä eroja aluerakenteen tasolla. Luokitus ei kuvaa niinkään yksittäisen paikan ominaisuuksia vaan luonnehtii aluekokonaisuuksia. Alueluokkien rajat on yleistetty siten, että luokitus toimii parhaiten laajempien alueiden tarkasteluissa. Luokituksen avulla saadaan tietoa erityyppisten alueiden kehityksestä koko maan tasolla

Ensihoitajan AMK sijoittuminen työelämään

Kyselytutkimuksen tavoitteena oli selvittää vuoteen 2008 mennessä ammattikorkeakouluista valmistuneiden ensihoitajien työhönsijoittumista. Ensimmäiset ensihoitajat valmistuivat vuonna 2002, ja nyt koulutusta antavia kouluja on kahdeksan. Valmistuneita ensihoitajia on tällä hetkellä n.500. Ensihoitajat pystyvät koulutuksensa pohjalta työllistymään sekä sairaalan sisälle että sairaalan ulkopuoliseen ensihoitoon. Täsmällistä tietoa siitä, minne ensihoitajat työllistyvät ja millaiset valmiudet he ovat kokeneet saaneensa tekemäänsä työtehtävään, ei ole aikaisemmin kattavasti tutkittu. Lisäksi tutkimuksen tarkoituksena oli selvittää työhönsijoittumista ohjaavien tekijöiden merkitystä ensihoitajien kannalta. Kyselytutkimuksen kohdejoukkona oli kaikki valmistuneet ensihoitajat. Kysely suoritettiin avoimella sähköisellä kyselykaavakkeella. Saatekirjeitä, joissa kehotettiin hakeutumaan sähköiseen osoitteeseen vastaamaan, lähetettiin viiden koulun valmistuneille ensihoitajille yhteensä 230. Vastaajien hankkimista tehostettiin ketjusähköpostilla, sekä Systole-lehden lehtijutulla. Lisäksi HUS:n sisäisessä tiedotteessa oli kehotus vastata kyselyyn. Vastaajien joukossa oli näin ollen myös henkilöitä, joille ei lähetetty saatekirjettä. Kyselyyn vastasi yhteensä 173 henkilöä. Tutkimuksen mukaan valmistuneista miehet työllistyvät naisia useammin sairaankuljetukseen. Naiset taas päätyvät miehiä useammin töihin ensiapupoliklinikalle ja teho-osastolle. Vastanneista lähes kaksi kolmasosaa työskenteli sairaankuljetuksessa. Sairaankuljetuksen jälkeen eniten ensihoitajia oli sijoittunut ensiapupoliklinikalle. Ensihoitajien työhönsijoittumista ohjaavista tekijöistä merkittävin oli työssä viihtyminen. Lisäksi työajoilla oli jonkin verran vaikutusta. Palkkaus koettiin huonoksi, mutta sen vuoksi työpaikkaa ei vaihdettu merkittävästi. Myöskään fyysiset tekijät eivät juuri ohjanneet työhönsijoittumista. Koulutus oli antanut vastanneille hyvät valmiudet työtehtäviinsä, lukuun ottamatta päivittäistilanteiden johtamista. Ensihoitajat kokevat työtehtävänsä haasteellisina ja viihtyvät hyvin ammatissaan. Uranvaihtoa ei ollut juuri tapahtunut. Ensihoidon koulutusohjelmasta valmistuu osaavia työntekijöitä akuuttihoidon työpisteisiin. Kuitenkin koulutusohjelmissa tulisi kiinnittää enemmän huomiota johtamisen harjoitteluun

Using the Hierarchical Pathfinding A* Algorithm in GIS to Find Paths through Rasters with Nonuniform Traversal Cost

A fair amount of research has been carried out on pathfinding problems in the context of transportation networks, whereas pathfinding in off-network space has received far less interest. In geographic information systems (GIS), the latter is usually associated with the cost surface method, which allows optimum paths to be calculated through rasters in which the value of each cell depicts the cost of traversal through that cell. One of the problems with this method is computational expense, which may be very high with large rasters. In this study, a pathfinding method called Hierarchical Pathfinding A* (HPA*), based on an abstraction strategy, is investigated as an alternative to the traditional approach. The aim of this study is to enhance the method to make it more suitable for calculating paths over cost rasters with nonuniform traversal cost. The method is implemented in GIS and tested with actual data. The results indicate that by taking into account the information embedded in the cost raster, paths of relatively good quality can be calculated while effecting significant savings in computational effort compared to the traditional, nonhierarchical approach