Lähelle on pitkä matka : Tutkielma Itä-Helsingin hiphopista

Only abstract. Paper copies of master’s theses are listed in the Helka database (http://www.helsinki.fi/helka). Electronic copies of master’s theses are either available as open access or only on thesis terminals in the Helsinki University Library.Vain tiivistelmä. Sidottujen gradujen saatavuuden voit tarkistaa Helka-tietokannasta (http://www.helsinki.fi/helka). Digitaaliset gradut voivat olla luettavissa avoimesti verkossa tai rajoitetusti kirjaston opinnäytekioskeilla.Endast sammandrag. Inbundna avhandlingar kan sökas i Helka-databasen (http://www.helsinki.fi/helka). Elektroniska kopior av avhandlingar finns antingen öppet på nätet eller endast tillgängliga i bibliotekets avhandlingsterminaler.Tutkimuskohteeni on Itä-Helsingin ja hiphop-kulttuurin suhde. Itähelsinkiläinen räp on saanut 2000-luvun alkupuolella esimerkiksi mediassa erityisaseman ja sillä on ollut tärkeä osa prosessissa, jossa suomalaisesta hiphopista on tehty paikallisesti uskottavaa versiota. Itä-Helsingin asema tässä prosessissa, jossa heijastuvat globaalit virtaukset, on ollut myös väittelyn ja neuvottelun alainen. Tutkimukseni tarkoitus on selvittää millaista hiphoppia Itä-Helsinki tuottaa ja minkälaista Itä-Helsinkiä hiphop tuottaa sekä se, millaista neuvottelua asian tiimoilta on käyty. Tutkin myös sitä, miten itähelsinkiläinen hiphop-kulttuuri suhteutuu ajatuksiin kommunitaksesta ja köyhyyskulttuurista. Menetelmäni pohjautuu puheen etnografiaan. Olen haastatellut pääasiassa itähelsinkiläisiä hiphoppareita, joista merkittävä osa on maahanmuuttajataustaisia. Tämän lisäksi olen analysoinut suomalaisten ja etenkin itähelsinkiläisten räppäreiden sanoituksia. Olen kiinnittänyt huomiota internetissä käytyyn neuvotteluun Itä-Helsingin erityisasemasta suomalaisessa hiphopissa. Suuri osa aineistostani muodostuu lehtiartikkeleista, jotka käsittelevät Itä-Helsingin räppäreitä ja Itä-Helsingin olosuhteita yleisemminkin. Työssä on myös osallistuvaa havainnointia hiphop-tapahtumissa ja omakohtaisia kokemuksia, sillä olen asunut Itä-Helsingissä kymmenisen vuotta. Olen myös valokuvannut itähelsinkiläistä hiphop-ilmaisua, ja nämä kuvat ovat liitteenä. Tärkein tutkimustulos on Idän käsitteen esille tuominen. Sana Itä mielletään eri asiaksi kuin Itä-Helsinki. Itä on fyysisesti, myyttisesti ja mentaalisesti eri tila kuin Itä-Helsinki. Itään kuuluvat lähiöt ja köyhyys ja siten se eroaa Itä-Helsingin hienostoalueista. Idän hiphopissa kuvastuu useita kommunitakselle ominaisia piirteitä, mutta enemmän kuitenkin köyhyyskulttuuriin liittyviä piirteitä. Kyseenalaistan Hannu Tuomikosken ja Matti Kortteisen näkemyksen siitä, että Suomessa ei ole köyhyyskulttuuria. Idän räp on alemman yhteiskuntaluokan ääni, vahvasti luokkatietoista ja yhteisöllisyyttä rakentavaa. Vaikka suuri osa itähelsinkiläisestä räpistä kuvaa syrjäytymistä, se ei kuitenkaan tarkoita sitä, että räppärit tai hiphopparit olisivat itse syrjäytyneitä. Itähelsinkiläisen räpin nousussa voidaan nähdä kommunitakseen liittyvä prosessi, jossa heikoista tulee vahvoja - Idästä ollaan ylpeitä. Hiphop ja Itä liitetään voimakkaasti yhteen mielikuvien tasolla ja molemmat ovat tärkeitä identiteetin rakennusaineita. Hiphop esimerkiksi yhdistää maahanmuuttajataustaisia henkilöitä ja kantaväestöä. Tärkeimmät lähteet ovat olleet arjun Appadurai, joka on tutkinut globaaleja virtauksia, Victor Turner ajatuksineen kommunitaksesta, Oscar Lewisin köyhyyskulttuurin kuvaukset ja samaa aihetta käsitelleet Hannu Tuomikoski ja Matti Kortteinen sekä lukuisat itähelsinkiläisten räppäreiden levyt

Geofysikaalisten parametrien estimointi kaukokartoitushavainnoista tilastollista inversiota käyttäen

Tässä työssä on tutkittu tilastollisen inversion käyttöä geofysikaalisten suureiden estimoinnissa kaukokartoitushavainnoista. Menetelmä on varsin yleispätevä, työssä demonstroitiin menetelmää metsän runkotilavuuden sekä lumipeitteen ominaisuuksien - paksuuden, vesiarvon ja peittoalan - estimoinnissa. Yksi tilastollisen inversion eduista on eri lähteistä tulevien havaintojen yhdistäminen optimaalisesti, koska menetelmä painottaa eri lähteistä tulevia havaintoja niiden tilastollisen tarkkuuden mukaan. Menetelmä pystyy myös tuottamaan estimoimilleen suureille tarkkuusarvion, joka pohjautuu käytettyjen havaintojen sekä mallien tarkkuuteen. Menetelmää on tässä työssä käytetty koko Euraasian laajuisten lumensyvyyskarttojen luomiseen mikroaaltoradiometrihavainnoista, lumen peittoalan estimoimiseen tutka- ja optisista havainnoista, metsän runkotilavuuden estimoimiseen ERS INSAR-havainnoista sekä operatiivisen vesistömallin (WSFS) virtaamaennusteiden parantamiseen tutkahavaintojen avulla. Menetelmä käyttää hyväkseen kaukokartoitusmalleja. Kaukokartoitusmalleina käytettiin Teknillisessä korkeakoulussa kehitettyä lumen mikroaaltoemissiomallia ja metsän mikroaaltosirontamallia sekä Suomen ympäristökeskuksessa kehitettyä lumen reflektanssimallia. Näiden kaukokartoitusmallien lisäksi käytettiin dynaamista ympäristömallia (WSFS), johon assimiloitiin tutkahavaintoja. Edellä mainittujen sovellusten lisäksi työssä kehitettiin myös kaksi ohjelmistoa. Ensimmäinen simuloi monikanavaisen radiometrin havainnoimia kirkkauslämpötiloja testatakseen erilaisia tunnettuja inversioalgoritmeja sekä tilastollista inversiota. Toinen kehitetty ohjelma on yleiskäyttöinen työkalu suureiden estimointiin kaukokartoitushavainnoista tilastollisella inversiolla. Ohjelmaa voi käyttää sellaisenaan tai jonkin kuvankäsittelyjärjestelmän osana.In this thesis the use of statistical inversion method for retrieving geophysical parameters from different remote sensing data was studied. The statistical inversion method is rather universal. In this work it was demonstrated by retrieving the following snow and forest parameters: snow depth, snow water equivalent, snow-covered area and forest stem volume. One of the benefits of the statistical inversion method is that it can combine data from different sources based on their statistical accuracy. The method can also estimate the accuracy of the estimation result based on the accuracy of the input data and the models used. In this work the statistical inversion method was demonstrated by retrieving snow depth of Eurasia from microwave radiometer data, snow covered area from microwave and optical data, forest stem volume from ERS INSAR data, and enhancing the accuracy of the discharge forecasts of the operational watershed simulation and forecasting system (WSFS) using SAR data. The statistical inversion method utilises remote sensing models. The Helsinki University of Technology (HUT) microwave snow emission model, the HUT forest backscattering model, and the optical reflectance model developed at the Finnish Environment Institute were used as such. In addition to these remote sensing models, a dynamic environmental model (WSFS) was used to assimilate SAR measurements to it. In addition to the studies mentioned above, two software applications were developed. The first one was developed to simulate brightness temperatures observed by a multichannel microwave radiometer and to test the performance of the available inversion algorithms and the statistical inversion method. The second software application developed is a general purpose statistical inversion tool that can be used either independently or as a part of an image processing system

Partial loading of XMI models

XML Metadata Interchange (XMI) is an OMG-standardised model exchange format, which is natively supported by the Eclipse Modeling Framework (EMF) and the majority of the modelling and model management languages and tools. Whilst XMI is widely supported, the XMI parser provided by EMF is inefficient in some cases where models are readonly (such as input models for model query, model-to-model transformation, etc) as it always requires loading the entire model into memory. In this paper we present a novel algorithm, and a prototype implementation (SmartSAX), which is capable of partially loading models persisted in XMI. SmartSAX oérs improved performance, in terms of loading time and memory footprint, over the default EMF XMI parser. We describe the algorithm in detail, and present benchmarking results that demonstrate the substantial improvements of the prototype implementation over the XMI parser provided by EMF

HUBUNGAN TINGKAT PENGETAHUAN, SIKAP, DAN MOTIVASI DENGAN PERILAKU CUCI TANGAN PAKAI SABUN (CTPS) PADA SISWA SEKOLAH DASAR NEGERI TRIDADI, SLEMAN, DIY

Latar Belakang: Cuci tangan pakai sabun merupakan salah satu tindakan sanitasi dengan membersihkan tangan dan jari-jemari menggunakan air dan sabun untuk menjadi bersih serta dapat mencegah terjadinya penyakit. Cuci tangan pakai sabun merupakan indikator dari program Perilaku Hidup Bersih dan Sehat (PHBS) di sekolah. Kebiasaan cuci tangan penting untuk diajarkan sejak dini karena anak-anak merupakan calon agen perubahan untuk lingkungan sekitarnya. Salah satu faktor yang mempengaruhi terbentuknya perilaku cuci tangan adalah pengetahuan, sikap, motivasi. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengetahui hubungan antara tingkat pengetahuan, sikap, dan motivasi dengan perilaku cuci tangan pakai sabun (CTPS) pada siswa SDN Tridadi, Sleman, DIY. Metode: Jenis penelitian kuantitatif menggunakan metode analitik observasional dengan pendekatan cross sectional. Sampel dalam penelitian ini adalah siswa kelas 4 dan 5 SDN Tridadi sebanyak 46 responden menggunakan teknik total sampling. Instrumen penelitian menggunakan kuesioner. Analisi data menggunakan analisis univariat dan bivariat yaitu uji chi square. Hasil: Hasil penelitian menunjukkan 65,2% siswa memiliki pengetahuan tinggi 60,9% siswa memiliki sikap tinggi. 56,5% siswa memiliki motivasi tinggi. Serta 54,3% siswa memiliki perilaku cuci tangan pakai sabun baik. Hasil uji statistik dengan analisis Chi Square menunjukkan ada hubungan antara tingkat pengetahuan (P= 0,047), sikap (P= 0,001), dan motivasi (P= 0,044) dengan perilaku CTPS pada siswa SDN Tridadi, Sleman, DIY. Kesimpulan: Berdasarkan hasil penelitian, didapatkan bahwa ada hubungan antara tingkat pengetahuan, sikap, dan motivasi dengan perilaku cuci tangan pakai sabun pada siswa SDN Tridadi, Sleman, DIY

PENERAPAN DATA MINING UNTUK ANALISIS DATA BENCANA MILIK BNPB MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS DAN LINEAR REGRESSION

Indonesia memiliki sejarah kejadian bencana alam yang cukup banyak, diantaranya adalah tsunami, gempa bumi, tanah longsor, kekeringan, banjir, letusan gunung berapi, dan sebagainya. Salah satu penyebab banyaknya potensi kejadian bencana alam di Indonesia adalah letak Indonesia yang berada di pertemuan lempeng – lempeng Eurasia, Indo-Australia dan Pasifik. Pertemuan lempeng dalam jangka panjang akan menghimpun energi yang suatu waktu akan lepas dan dapat menghasilkan bencana. Pengetahuan teknologi dan informasi pada saat ini sedang mengalami perkembangan yang pesat.Informasi tentang jumlah kejadian bencana alam dibutuhkan untuk penanggulangan bencana.Pengolahan data bencana alam yang umum dilakukan yaitu menggunakan teknik data mining, karena metode ini dianggap mampu menjadi solusi atas permasalahan penanggulangan bencana alam. Oleh karena itu, dalam penelitian ini membahas tentang pengelompokkan jumlah data bencana dan prediksi data bencana yang akan terjadi 5 tahun kedepan menggunakan teknik data mining. Algoritmadata mining yang digunakan adalah K-Means untuk clustering dan Linear Regression untuk prediksi data bencana.Kata kunci: Clustering, Data Bencana Alam, Data Mining, Linear Regression, WEK

Betting Against Moral : European Evidence

This thesis investigates possibility to generate abnormal returns on the European market, by investing against general moral and ethical opinions. A substantial amount of academic literature suggests there to be a connection between industries that are considered to be sinful such as tobacco-, alcohol- and gambling industries and abnormal returns (see e.g. Richey, 2017; Hong and Kacperczyk, 2009). Controversially, academic literature on the Social Responsible Investment strategies have provided contradictory results between high ESG-rated stocks and abnormal returns (see e.g. Bazo et al., 2010; Halbritter and Dorfleit-ner, 2015. Utilizing financial data from Datastream, ESG values obtained from the Thomson Reuters ASSET4 database and factor-data from Kenneth R. French data-base, this thesis attempts to investigate the financial performance of sin stocks and SRI in Europe. The thesis uses stock information from 18 different European countries, applying the Fama and French (2015) three-factor model, Fama and French (2018) six-factor model and Capital Asset Pricing Model, to construct long-short portfolios by going long on morally doubtful sin stocks and shorting ethical ESG stocks. In order to research the impact of sin stocks and SRI, the thesis constructs two separate long-short portfolios by the frequency of the sinful industry is used in relevant academic research. This research concludes that investing in the sin stocks outperforms the market with significant result, but shorting ESG stocks does not provide additional abnormal return for investor. Using a research period of 15 years for stock returns from January 2003 to December 2018 and ESG-data from December 2002 to December 2017, this thesis finds that over the whole research period, sin stocks overperforms both market and ESG stocks, but since ESG stocks overperform the overall market, shorting the ESG stocks will not increase the abnormal return by constructing the long-short portfolio. Research find that broader sin portfolio including all the industries considered sinful, outperform the narrower sin portfoli