Terveyttä edistävä liikunta kunnissa vuonna 2010 : TEAviisari

Terveysliikunta on viimeisten parinkymmenen vuoden aikana saavuttanut yhä vahvemman jalansijan kunnissa sekä opetus- ja kulttuuriministeriön ja sosiaali- ja terveysministeriön politiikassa. Aseman vahvistumisen taustalla on ollut muun muassa tutkimustie-don lisääntyminen liikunnan kansanterveydellisestä merkityksestä. Kansallisella tasolla ministeriöt tekevät paljon yhteistyötä, mistä osoituksena ovat muun muassa Valtioneuvoston periaatepäätökset (STM 2008, OKM 2009). Yhtenä konkreettisena esimerkkinä voidaan mainita ministeriöiden yhteisrahoitteinen Kunnossa kaiken ikää (KKI) -ohjelma, joka on toiminut vuodesta 1995 lähtien. Tietoa kuntien toimenpiteistä terveysliikunnan edistämiseksi sekä liikuntatoimen ja sosiaali- ja terveystoimen yhteistyöstä on tarjolla huomattavasti niukemmin. Entiset lääninhallitukset (nykyiset ELYt) ovat keränneet tietoa liikuntapalveluiden saatavuudesta, ja KKI-ohjelma selvitti vuonna 2004 terveysliikunnan asemaa kunnissa (Holopainen 2004). Systemaattisesti tietoa kuntien toimenpiteistä terveysliikunnan edistämiseksi ei ole kerätty. Tässä raportissa kuvataan keskeisimmät tulokset, jotka saatiin kuntien liikuntatoimille keväällä 2010 lähetetyistä tiedonkeruulomakkeista. Tiedonkeruun tavoitteena oli selvittää vertailukelpoisella tavalla kuntien aktiivisuutta terveysliikunnan edistämisessä sekä kehittää jatkuva tiedonkeruujärjestelmä tilanteen seuraamiseksi. Yksityiskohtaiset tiedot löytyvät erillisjulkaisusta (Kulmala ym. 2011) ja kuntakohtaisesti TEAviisari verkkopalvelussa

Terveyttä edistävä liikunta kunnissa vuonna 2012 : TEAviisari

ässä raportissa kuvataan keskeisimmät tulokset tiedonkeruusta, joka lähetettiin kuntien liikuntatoimille keväällä 2012. Ensimmäinen tiedonkeruu suoritettiin vuonna 2010. Tiedonkeruiden tavoitteena on selvittää vertailukelpoisella tavalla kuntien aktiivisuut-ta terveysliikunnan edistämisessä sekä kuvata tilanteen muuttumista. Yksityiskohtaiset tiedot löytyvät kuntakohtaisesti TEAviisari-palvelusta Kunnan toimenpiteitä terveysliikunnan edistämiseksi tarkastellaan viidestä näkökul-masta: sitoutuminen, johtaminen, seuranta ja arviointi, voimavarat sekä osallisuus. Näiden näkökulmien avulla muodostuu kokonaiskuva kunnan terveysliikunnan edistämisestä. Eri näkökulmia tarkastelemalla nähdään, mitkä ovat keskeisimmät alueet, joilla tarvitaan parannusta ja missä ovat tämän hetken vahvuudet. Tiedonkeruu toteutettiin Terveyden ja hyvinvoinnin laitoksen koordinoimana yhteistyössä opetus- ja kulttuuriministeriön liikuntayksikön, Suomen Kuntaliiton ja Kunnossa kaiken ikää -ohjelman kanssa. Haluamme kiittää kaikkia vastanneita kuntia ja erityisesti lomakkeen valmisteluun osallistuneita asiantuntijoita ELY-keskuksista, Espoon, Helsingin, Jyväskylän ja Turun kaupungeista sekä Valo ry:stä (Nuori Suomi ry) ja Suomen Latu ry:stä. Toivomme, että tämän julkaisun myötä lukijat saavat uusia ajatuksia ja tukea terveysliikunnan edistämiseksi kunnissa

Terveyttä edistävä liikunta kuntien toiminnassa 2012

Kuntien toiminnalla on keskeinen merkitys kuntalaisten liikunnan edellytysten luomisessa ja ylläpitämisessä. Tiedonkeruun mukaan edellytykset ovat parantuneet monissa kunnissa

FinGPT: Large Generative Models for a Small Language

Large language models (LLMs) excel in many tasks in NLP and beyond, but most open models have very limited coverage of smaller languages and LLM work tends to focus on languages where nearly unlimited data is available for pretraining. In this work, we study the challenges of creating LLMs for Finnish, a language spoken by less than 0.1% of the world population. We compile an extensive dataset of Finnish combining web crawls, news, social media and eBooks. We pursue two approaches to pretrain models: 1) we train seven monolingual models from scratch (186M to 13B parameters) dubbed FinGPT, 2) we continue the pretraining of the multilingual BLOOM model on a mix of its original training data and Finnish, resulting in a 176 billion parameter model we call BLUUMI. For model evaluation, we introduce FIN-bench, a version of BIG-bench with Finnish tasks. We also assess other model qualities such as toxicity and bias. Our models and tools are openly available at https://turkunlp.org/gpt3-finnish.Comment: 17 pages (10 main), 7 figures, 5 table

Controlled intermittent shortening contractions of a muscle-tendon complex: muscle fibre damage and effects on force transmission from a single head of rat EDL

This study was performed to examine effects of prolonged (3 h) intermittent shortening (amplitude 2 mm) contractions (muscles were excited maximally) of head III of rat extensor digitorum longus muscle (EDL III) on indices of muscle damage and on force transmission within the intact anterior crural compartment. Three hours after the EDL III exercise, muscle fibre damage, as assessed by immunohistochemical staining of structural proteins (i.e. dystrophin, desmin, titin, laminin-2), was found in EDL, tibialis anterior (TA) and extensor hallucis longus (EHL) muscles. The damaged muscle fibres were not uniformly distributed throughout the muscle cross-sections, but were located predominantly near the interface of TA and EDL muscles as well as near intra- and extramuscular neurovascular tracts. In addition, changes were observed in desmin, muscle ankyrin repeat protein 1, and muscle LIM protein gene expression: significantly (P < 0.01) higher (1.3, 45.5 and 2.3-fold, respectively) transcript levels compared to the contralateral muscles. Post-EDL III exercise, length-distal force characteristics of EDL III were altered significantly (P < 0.05): at high EDL III lengths, active forces decreased and the length range between active slack length and optimum length increased. For all EDL III lengths tested, proximal passive and active force of EDL decreased. The slope of the EDL III length-TA + EHL force curve decreased, which indicates a decrease of the degree of intermuscular interaction between EDL III and TA + EHL. It is concluded that prolonged intermittent shortening contractions of a single head of multi-tendoned EDL muscle results in structural damage to muscle fibres as well as altered force transmission within the compartment. A possible role of myofascial force transmission is discussed. © Springer 2005

InDEx – Industrial Data Excellence

InDEx, the Industrial Data Excellence program, was created to investigate what industrial data can be collected, shared, and utilized for new intelligent services in high-performing, reliable and secure ways, and how to accomplish that in practice in the Finnish manufacturing industry.InDEx produced several insights into data in an industrial environment, collecting data, sharing data in the value chain and in the factory environment, and utilizing and manipulating data with artificial intelligence. Data has an important role in the future in an industrial context, but data sources and utilization mechanisms are more diverse than in cases related to consumer data. Experiences in the InDEx cases showed that there is great potential in data utili zation.Currently, successful business cases built on data sharing are either company-internal or utilize an existing value chain. The data market has not yet matured, and third-party offerings based on public and private data sources are rare. In this program, we tried out a framework that aimed to securely and in a controlled manner share data between organizations. We also worked to improve the contractual framework needed to support new business based on shared data, and we conducted a study of applicable business models. Based on this, we searched for new data-based opportunities within the project consortium. The vision of data as a tradeable good or of sharing with external partners is still to come true, but we believe that we have taken steps in the right direction.The program started in fall 2019 and ended in April 2022. The program faced restrictions caused by COVID-19, which had an effect on the intensity of the work during 2020 and 2021, and the program was extended by one year. Because of meeting restrictions, InDEx collaboration was realized through online meetings. We learned to work and collaborate using digital tools and environments. Despite the mentioned hindrances, and thanks to Business Finland’s flexibility, the extension time made it possible for most of the planned goals to be achieved.This report gives insights in the outcomes of the companies’ work within the InDEx program. DIMECC InDEx is the first finalized program by the members of the Finnish Advanced Manufacturing Network (FAMN, www.famn.fi).</p