Methodology for evaluating the safety level of current accepted design solutions for limiting fire spread between buildings

External fire spread between buildings is internationally considered as a major concern for buildings in dense urban environments. While design guidelines differ between countries, the fundamental methods currently used for limiting the risk of fire spread between buildings are generally limited to specifying the minimum required separation distance for a given unprotected façade area, or conversely, limiting the maximum allowable unprotected façade area for a given separation distance. The safety level associated with the current design guidelines is however unknown, making the implementation of innovative, safer and more cost-effective design solutions difficult. In order to assess the safety target implicitly incorporated in currently accepted design solutions, a methodology is developed for evaluating the annual probability of reaching unacceptable radiation intensities at the opposite façade. As a case study, the methodology is applied to a design which is in agreement with the current UK requirements specified in BR 187. This case study exposes inconsistencies in the current design guidelines, indicating the need for developing explicit safety targets

Hakkeen kuivaus Bioenergiakeskuksen monikäyttökuivurissa auringon energiaa lisälämmönlähteenä hyödyntäen

Hakkeen kuivaus auringon energiaa lisälämmönlähteenä hyödyntämällä osoittautui tehdyn kokeen valossa toimivaksi ratkaisuksi. Kuivaus tehostuu merkittävästi lämmittämällä kuivausilmaa, jo yhden asteen lämpötilan nousu pudottaa ilman suhteellista kosteutta 5 prosenttiyksikköä ja ilman kuivauskyky kasvaa

Plant defence and stress acclimation : regulation by protein phosphatase 2A

Environmental alterations challenge the plant growth and reproduction in nature and in crop fields. Plants harbour acclimatory and defensive mechanisms that become activated under unfavourable conditions to ensure the plant survival. Recognition of stress factors triggers signalling cascades in plant cell that activate changes in gene expression, induce hormonal signals and modulate plant metabolism via posttranslational modification of enzymes. Reversible protein phosphorylation, carried out by counteracting pairs of protein kinases and phosphatases, presents a major mechanism in signal transduction as well as in the control of metabolic enzymes in plant defence and stress acclimation. Protein phosphatase 2A (PP2A) is a trimeric phosphatase composed of a scaffold subunit A, catalytic subunit C and regulatory subunit B, all of which are encoded by multiple genes in the model plant Arabidopsis thaliana. PP2A regulatory subunit B’γ (PP2A-B’γ) has been previously identified as a negative regulator of salicylic acid associated defence and cell death in Arabidopsis leaves. In this PhD thesis, PP2A-B’γ target proteins and its role in regulation of plant acclimation and metabolism were further studied. PP2A-B’γ and its closest homologue PP2A-B’ζ were found to modulate the plant growth and stress acclimation under normal growth conditions and under severe abiotic stress. Moreover, PP2A-B’γ was shown to regulate enzymes in plant primary and secondary metabolism. PP2A-B’γ interacted with ACONITASE 3 (ACO3) and controlled its phosphorylation. ACO3 phosphorylation was further connected to accumulation of ACO3 protein. Both PP2A-B’γ and ACO3 abundance were discovered to affect the accumulation of mitochondrial alternative oxidase at post-translational level thus contributing to the control of cell redox balance. In addition to modulation of primary metabolism, PP2A-B’γ was found to influence the formation of 4-methoxyindole- 3-yl-methly glucosinolate (4MO-I3M GSL), a defence compound with antimicrobial activities. Moreover, PP2A-B’γ interacted with activated methyl cycle (AMC) enzymes linked to production of 4MO-I3M GSL. PP2A-B’γ regulated the protein complex formation of AMC enzymes exerting its control over the cell methylation capacity. These findings provide new information of plant acclimation under abiotic stress and regulation of stress associated adjustments in plant metabolism. Detailed knowledge of plant acclimatory and defensive mechanisms and stress induced adjustments in plant metabolism is valuable in the development of more tolerant and nutritious crops.Vaihtelevat ympäristöolot vaikuttavat kasvien kasvuun ja lisääntymiseen sekä luonnossa että viljelmillä. Kasveilla onkin puolustus- ja sopeutumismekanismeja, jotka käynnistyvät epäsuotuisissa oloissa ja auttavat kasvia selviytymään. Stressitekijöiden havaitseminen aktivoi kasvisolussa viestejä, jotka aikaansaavat muutoksia geenien ilmenemisessä, käynnistävät hormonaalisia signaaleja ja säätelevät kasvin aineenvaihduntaa translaation jälkeisen säätelyn avulla. Vastavaikuttavien kinaasifosfataasiparien katalysoima palautuva proteiinifosforylaatio on tärkeä sekä viestinvälitystä ajava että aineenvaihdunnan entsyymejä ohjaava mekanismi kasvin puolustuksessa ja sopeutumisessa ympäristönmuutoksiin. Proteiinifosfataasi 2A (PP2A) on trimeerinen fosfataasi, joka koostuu rakennealayksiköstä A, katalyyttisestä alayksiköstä C ja säätelyalayksiköstä B. Jokaista alayksikköä koodaa usea geeni mallikasvi lituruohon (Arabidopsis thaliana) genomissa. PP2A:n säätelyalayksikön B’γ (PP2A-B’γ) on aiemmin havaittu estävän salisyylihaposta riippuvaisia puolustusvasteita ja solukuolemaa lituruoholla. Tässä väitöskirjassa on tutkittu tarkemmin PP2A-B’γ:n kohdeproteiineja ja merkitystä kasvin stressisopeutumisessa ja aineenvaihdunnan säätelyssä. PP2A-B’γ:n ja tämän homologin PP2A-B’ζ:n osoitettiin ohjaavan kasvin kasvua ja stressisopeutumista normaaleissa kasvuolosuhteissa ja vakavan abioottisen ympäristöstressin aikana. Lisäksi PP2A-B’γ:n havaittiin säätelevän entsyymejä sekä kasvin perusaineenvaihdunnassa että puolustusaineenvaihdunnassa. PP2A-B’γ:n osoitettiin vuorovaikuttavan akonitaasin ACO3 kanssa ja säätelevän tämän fosforylaatiota. Lisäksi ACO3:n fosforylaation havaittiin olevan kytköksissä ACO3 proteiinin kertymiseen. Sekä PP2A-B’γ:n että ACO3:n todettiin vaikuttivat vaihtoehtoisen oksidaasin määrään translaation jälkeisellä tasolla, ja sitä kautta solun hapetus-pelkistystasapainoon. Perusaineenvaihdunnan ohella PP2A-B’γ:n havaittiin säätelevän taudinaiheuttajille haitallisen 4-metoksi-indoli-3-yyli-metyyliglukosinolaattin (4MO-I3M glukosinolaatti) muodostusta. Lisäksi PP2A-B’γ vuorovaikutti 4MO-I3M glukosinolaatin muodostusta edesauttavan aktiivisen metyylikierron entsyymien kanssa. PP2A-B’γ:n osoitettiin säätelevän aktiivisen metyylikierron entsyymien muodostamia proteiinikomplekseja ja solun metylaatiokykyä. Tämä tutkimus lisää tietämystämme kasvien sopeutumisesta abioottiseen stressiin sekä ympäristöstressin aikaansaamien aineenvaihdunnan muutosten säätelystä. Yksityiskohtainen tieto kasvin sopeutumis- ja puolustusmekanismeista sekä ympäristöstressin aikaansaamista muutoksista kasvin aineenvaihdunnassa on tärkeää puolustuskykyisempien ja ravinteikkaampien viljelykasvien jalostuksessa

Child labor in Europe, history of

Peer reviewe

Herding in Financial Markets and Its Impact on Stock Market Volatility : Evidence from European stock markets

ABSTRACT : Herd behavior, or the action of investors following other investors, has been widely dis-cussed in academic literature in the field of behavioral finance. Behavioral finance anomalies can have important implications for stock market dynamics, particularly with respect to mar-ket volatility. This paper examines the presence of herding in the European financial markets between the years 2017 to the beginning of the year 2023. The herding behavior is being examined in the European stock markets using the Cross-Sectional Standard Deviation, CSSD, model by Chang and Huang (1995) and the Cross-Sectional Absolute Deviation, CSAD, model by Chang, Cheng and Khorana (2000). Furthermore, this paper examines whether herd be-havior has had an impact on market volatility and vice versa. This is being measured by com-bining the herding measures with two different volatility measures, Generalized Autoregres-sive Conditional Heteroskedasticity, GARCH, and Exponentially Weighted Moving Average, EWMA, models. From the empirical research this study finds that herding has occurred during the most bear-ish days during the period between 1.1.2020 to 31.1.2023, which is referred as the crisis peri-od since there has been global Covid-19 pandemic and the outbreak of the Russo-Ukrainian war during the crisis period. Moreover, both herding measures showed increasing herding compared to the crisis period. No herding was detected during the pre-crisis period. This study also found that herding has a decreasing effect on market volatility both during the pre-crisis and crisis periods. The results showed no clear pattern that an increase in volatility automatically increases herding but showed that herding does increase during the most vola-tile period in the European stock market. The effect of herding on volatility has been an open issue and the result from this study sup-ports the most recent study conducted of the matter but contradicts some of the earlier studies. Overall, this thesis provides valuable insights into the investor’s behavior during tur-bulent market conditions, and the impact of that behavior on market volatility. The results are valuable for investors to better manage risks when acting in the financial markets.TIIVISTELMÄ : Laumakäyttäytymisestä, eli sijoittajien tavasta imitoida muita sijoittajia, on ollut laajasti kes-kustelua akateemisessa kirjallisuudessa käyttäytymistaloustieteen viitekehyksessä. Käyttäy-tymistaloustieteen tunnistamilla rationaalisen käyttäytymisen poikkeamilla voi olla tärkeitä vaikutuksia osakemarkkinoiden dynamiikkaan, erityisesti markkinoiden volatiliteetin osalta. Tässä tutkielmassa tarkastellaan laumakäyttäytymisen esiintymistä Euroopan rahoitusmark-kinoilla vuosien 2017 ja 2023 alun välillä. Laumakäyttäytymistä tutkitaan Euroopan osake-markkinoilla käyttämällä Christien ja Huangin (1995) CSSD-mallia ja Changin, Chengin ja Kho-ranan (2000) CSAD-mallia. Lisäksi tässä tutkimuksessa tutkitaan, onko laumakäyttäytymisellä ollut vaikutusta markkinoiden volatiliteettiin ja päinvastoin, sekä voiko volatiliteetti laukaista laumakäyttäytymisen. Tätä mitataan yhdistämällä laumakäyttäytymisen mittarit kahteen eri-laiseen volatiliteettimittariin, GARCH ja EWMA-malleihin. Empiirisen tutkimuksen perusteella tämä tutkimus osoittaa, että laumakäyttäytymistä on havaittavissa markkinoiden suurimpina laskupäivinä aikavälillä 1.1.2020 - 31.1.2023, jota kutsu-taan kriisijaksoksi. Kriisijakso sisältää Covid-19 pandemian ja Venäjän aloittaman hyökkäysso-dan Ukrainaan. Lisäksi molemmat laumakäyttäytymistä havaitsevat mittarit osoittivat lisään-tyvää laumakäyttäytymistä verrattuna kriisijaksoon. Ennen kriisijaksoa ei havaittu laumakäyt-täytymistä. Tämä tutkimus osoittaa myös, että laumakäyttäytymisellä on hillitsevä vaikutus markkinoiden volatiliteettiin sekä ennen kriisijaksoa että sen aikana. Tulokset eivät osoitta-neet selkeää kaavaa, jonka mukaan volatiliteetin lisääntyminen automaattisesti lisää lauma-käyttäytymistä, mutta osoittivat, että laumakäyttäytyminen lisääntyy markkinoiden volatii-leimpien jaksojen aikana Euroopan osakemarkkinoilla. Laumakäyttäytymisen vaikutus volatiliteettiin on ollut avoin kysymys ja tämän tutkimuksen tulos tukee osittain viimeisintä aihetta käsittelevää tutkimusta, mutta on ristiriidassa joiden-kin aikaisempien tutkimusten kanssa. Tämä tutkimus tarjoaa näkemystä laumakäyttäytymi-sestä turbulenttien ajanjaksojen aikana sekä sen vaikutuksesta markkinoiden volatiliteettiin. Tulokset ovat hyödyllisiä sijoittajien riskinhallinnan kannalta

Comparison of Two Open Source Feature Stores for Explainable Machine Learning

Machine learning operations (MLOps) tools and practices help us continuously develop and de- ploy machine learning models as part of larger software systems. Explainable machine learning can support MLOps, and vice versa. The results of machine learning models are dependent on the data and features the models use, so understanding the features is important when we want to explain the decisions of the model. In this thesis, we aim to understand how feature stores can be used to help understand the features used by machine learning models. We compared two existing open source feature stores, Feast and Hopsworks, from an explainability point of view to explore how they can be used for explainable machine learning. We were able to use both Feast and Hopsworks to aid us in understanding the features we extracted from two different datasets. The feature stores have significant differences, Hopsworks being a part of a larger MLOps platform, and having more extensive functionalities. Feature stores provide useful tools for discovering and understanding the features for machine learning models. Hopsworks can help us understand the whole lineage of the data – where it comes from and how it has been transformed – while Feast focuses on serving the features consistently to models and needs complementing services to be as useful from an explainability point of view

Helsinki (Helsingfors) in the mirror of St Petersburg

Article in Russian: 10.23859/2587-8344-2017-1-1-4Non peer reviewe