Kaikki kansallinen henkilökysymyksenä : Erno Paasilinnan satiirinen Suomi

Pro gradu -työssäni tutkin Erno Paasilinnan kahta ensimmäistä satiirikokoelmaa, Kylmät hypyt (1967) ja Alamaisen kyyneleet (1970). Lajityypiltään tekstit edustavat poliittista satiiria, joten keskeisinä teemoina teksteissä ovat yhteiskuntakritiikki, valta ja raha. Pyrin yhteiskunnallista muutosta heijastavista lähtökohdista kuvaamaan sitä kansallismaisemaa ja suomalaista, jotka piirtyvät näissä satiireissa. Taustana tutkimuksessani ovat suuret yhteiskunnalliset muutokset kuten luokkajaon uudelleenrakentuminen, viestintätapojen muutos, maailmanpolitiikan kriisit ja yksilön aseman korostuminen. Tästä näkökulmasta tarkastelen kansallisia elementtejä Erno Paasilinnan poliittisissa satiireissa. Suomalaisuus ja kansallinen kuvasto rakentuvat tutkituissa satiireissa henkilöhahmoista, heidän toiminnastaan ja niistä miljöistä, joissa hahmot ovat. Se rakentuu myös kontekstista ja käytetystä kielestä. Hyödynnän tarkastelussani yhteiskunnallista ja sosiaalipsykologista tutkimusta kuvaillessani, mitä piirteitä ja ominaisuuksia voidaan pitää kansallisina ja suomalaisille kuuluvina. Kirjallisuudentutkimuksen osalta kokoan yhteen poliittisen satiirin ominaisuuksia ja satiirin keinoja synnyttää keskustelua. Nostan esille satiirin keinoja, joilla Erno Paasilinna satiireissaan rakentaa kansallista kuvastoa, suomalaisuutta, yhteiskuntakritiikkiä, naurua ja koomista. Esitän, miten Paasilinna muovaa henkilöhahmoista poliittisen satiirin asiaa ajavia karikatyyrejä, mutta samalla suuria merkityksiä kantavia yksilöitä heihin liitettävien ominaisuuksien kuten ammatin, intertekstuaalisuuden, ideologioiden ja allegorioiden kautta. Naurua ja yhteiskuntakritiikkiä Paasilinna synnyttää muun muassa fantastisia ja kielellisiä elementtejä käyttämällä. Tarkastelen keinojen käyttöä erityisesti kansallisen kysymyksen kautta; miten valittu keino toteuttaa satiirin sanomaa ja nostaa esille kysymyksiä kansallisesta yhteisyydestä ja yhteisöllisyydestä. Näitä kysymyksiä tarkastelen huomioiden tekstin julkaisun ajankohdan ja yhteiskunnallisen kontekstin. Tutkimuksessani osoitan, miten Erno Paasilinnan satiireissa ivataan kaikkea kansalliseksi määriteltävää. Kuvaan, miten 1960-luvun poliittisessa satiirissa Paasilinna rakensi uutta yhteiskuntakriittistä kansallismaisemaa ja kansankuvaa. Kuvan rakentamisen suurina haasteina olivat kansakunnan hajautuminen, yksilön oman identiteetin etsintä ja koko yhteiskuntamme murros. Kirjallisuus on ollut keskeinen tapa kansallisen yhteisyyden kokemuksen luomisessa, mutta samalla on voitu ajaa valtaa pitävien etuja ja agendaa. Kansallisten elementtien havaitseminen erilaisissa tekstiympäristöissä mahdollistaa kirjallisuuden ja kustannustoiminnan merkityksen ymmärtämisen kansallisen yhteenkuuluvuuden synnyttäjinä. Näiden keinojen ja retoriikan havaitseminen ovat keskeinen osa nykyaikaista medialukutaitoa

Accurate pattern-based extraction of complex Gleason score expressions from pathology reports

Purpose: The Gleason score is an important grading factor of prostate cancer. Gleason scores can be extracted from pathology report texts using regular expressions, but previously developed programmes have targeted only relatively simple Gleason score expressions. We developed a programme capable of extracting also complex expressions. The programme is relatively easy to adapt to other languages and datasets. Methods: We developed and evaluated our regular expression-based programme using manually processed pathology reports of prostate cancer cases diagnosed in Finland in 2016-2017. Both simple and complex Gleason score expressions were targeted. We measured the performance of our programme using recall, precision, and the F1. The proportion of complex Gleason score expressions was estimated as the complement of the recall when only addition expressions (e.g. "Gleason 3 + 4") were targeted. Results: The detection of values (scores and score components) is based on mandatory keywords before or after the value. The programme favours precision over recall by primarily allowing for lists of optional expressions between keyword-value pairs and only secondarily allowing for arbitrary expressions. The programme is straightforward to adapt to new datasets by modifying the lists of mandatory and optional expressions. The full and addition-only programmes had 92% (95% CI: [90%, 95%]) and 65% ([61%, 70%]) recall and high precision (98% [97%, 99%] and 100% [99%, 100%]), respectively. The estimated proportion of complex Gleason score expressions was 100-65 = 35%. Conclusions: Even complex Gleason score expressions can be extracted with high recall and precision using regular expressions. We recommend implementing automated Gleason score extraction where possible by adapting our validated programme.Peer reviewe