Aktör eller handelsvara?

Kirjallisuusarvostelu

Ammatillinen koulutus työntekijäkansalaisuuden rakentajana

Kirjallisuusarvostelu

Approksimaalikontaktin korjaus yhdistelmämuovipaikkaushoidossa

Syventävän työmme koostuu kahdesta erillisestä osasta: kirjallisuuskatsauksesta "Approksimaalikontaktin korjaus yhdistelmämuovipaikkaushoidossa" sekä ohjekirjasta, joka on laadittu kliiniseen hoitoharjoitteluun siirtyvälIe hammaslääketieteen kandidaatille. Ohjekirjan tarkoitus on olla helposti katsottavissa oleva pdf-dokumentti, josta kandidaatti voi tarkistaa ja varmentaa potilastyöskentelyyn liittyviä käytännön asioita. Approksimaalisen, anatomisen kontaktin rakentaminen muovista on hammaslääkärin usein kohtaama haasteellinen toimenpide. Koko paikan korvaamista järkevämpi toimenpide on monesti paikan korjaaminen. Kirjallisuuskatsauksen tarkoituksena oli etsiä näyttöön perustuvat keinot käsitellä vanha muovi riittävän lujan muovi-muovi sidoksen aikaansaamiseksi. Kirjallisuuden perusteella ristiinsilloitettu yhdistelmämuovi on haastava aine korjaamisen kannalta. Kliinisessä työssä käytetään monia tapoja uuden yhdistelmämuovin kiinnittämiseen vanhaan yhdistelmäpaikkaan. Tämän hetkisen tiedon mukaan paras sidoslujuus saadaan hiekkapuhaltamalla vanhan muovin pinta ja käyttämällä tämän jälkeen komposiittiprimeria ja sidosmuovia. Uuden muovin kiinnittyminen varmistetaan riittävän suurella mekaanisella retentiolla. Mikäli hiekkapuhallusta ei ole käytettävissä, vanha muovi karhennetaan poralla, etsataan fosforihapolla ja tämän jälkeen pinta käsitellään komposiittiprimerilla ja sidosmuovilla. Silaanin merkitys on pinnan sidosmuoville kostuttamisen lisääjänä suurempi kuin kemiallisen reaktion aikaansaajana. Koska iso osa hammaslääkärien työajasta kuluu paikkaushoitoihin, on jatkotutkimuksille korjattavan yhdistelmämuovipaikan optimaalisesta pintakäsittelystä tarvetta.

Digitaalisen tarinankerronnan hyödyntäminen peruskouluissa

Työn tavoitteena on selvittää, minkälaisia mahdollisuuksia digitaalinen tarinankerronta antaa peruskouluissa. Työssä käsitellään digitaalinen tarinankerronta ja se, miten sitä hyödynnetään opetuksessa. Työn taustana on opetushallituksen laatima opetussuunnitelma 2016. Opetussuunnitelmassa uutena on ohjelmointi, jota käsitellään työssä vähän tarkemmin. Tulevaisuudessa teknologia, kuten koodaus ja robotiikka sekä lisätty todellisuus voivat tukea luovuutta, innovatiivisuutta ja ongelmanratkaisukykyä. Työ on kirjallisuuskatsaus, jossa aihetta analysoidaan lähdekirjallisuuden avulla. Digitaalisella tarinankerronnalla luokkahuoneessa on rajattomat mahdollisuudet. Digitaalinen tarinankerronta tukee uuden opetussuunnitelman tavoitteita. Digitaalisen tarinankerronnan avulla voidaan osallistaa lapset oppimisprosessiin, heidän omia vahvuuksia saadaan esille sekä he pääsevät itse oivaltamaan ja ratkomaan ongelmia. Ohjelmointi, robotiikka ja lisätty todellisuus antavat uusia työkaluja opetukseen. Ohjelmointi on älyllisesti motivoiva ajattelutapa. Teknologian käyttö opetuksessa lisää opiskelumotivaatiota ja yhdessä tekemisen iloa.

Kriittisiä puheenvuoroja ammatillisesta koulutuksesta

Kirjallisuusarvostelu

Ostokokeet alkoholipoliittisena interventiona : metodisia pulmia ja hallinnallista hämminkiä

Referee-artikkeli

SPARC Data Initiative: A comparison of ozone climatologies from international satellite limb sounders

A comprehensive quality assessment of the ozone products from 18 limb-viewing satellite instruments is provided by means of a detailed intercomparison. The ozone climatologies in form of monthly zonal mean time series covering the upper troposphere to lower mesosphere are obtained from LIMS, SAGE I/II/III, UARS-MLS, HALOE, POAM II/III, SMR, OSIRIS, MIPAS, GOMOS, SCIAMACHY, ACE-FTS, ACE-MAESTRO, Aura-MLS, HIRDLS, and SMILES within 1978–2010. The intercomparisons focus on mean biases of annual zonal mean fields, interannual variability, and seasonal cycles. Additionally, the physical consistency of the data is tested through diagnostics of the quasi-biennial oscillation and Antarctic ozone hole. The comprehensive evaluations reveal that the uncertainty in our knowledge of the atmospheric ozone mean state is smallest in the tropical and midlatitude middle stratosphere with a 1σ multi-instrument spread of less than ±5%. While the overall agreement among the climatological data sets is very good for large parts of the stratosphere, individual discrepancies have been identified, including unrealistic month-to-month fluctuations, large biases in particular atmospheric regions, or inconsistencies in the seasonal cycle. Notable differences between the data sets exist in the tropical lower stratosphere (with a spread of ±30%) and at high latitudes (±15%). In particular, large relative differences are identified in the Antarctic during the time of the ozone hole, with a spread between the monthly zonal mean fields of ±50%. The evaluations provide guidance on what data sets are the most reliable for applications such as studies of ozone variability, model-measurement comparisons, detection of long-term trends, and data-merging activities.

Characterizing sampling bias in the trace gas climatologies of the SPARC Data Initiative

Monthly zonal mean climatologies of atmospheric measurements from satellite instruments can have biases due to the nonuniform sampling of the atmosphere by the instruments. We characterize potential sampling biases in stratospheric trace gas climatologies of the Stratospheric Processes and Their Role in Climate (SPARC) Data Initiative using chemical fields from a chemistry climate model simulation and sampling patterns from 16 satellite-borne instruments. The exercise is performed for the long-lived stratospheric trace gases O3 and H2O. Monthly sampling biases for O3 exceed 10% for many instruments in the high-latitude stratosphere and in the upper troposphere/lower stratosphere, while annual mean sampling biases reach values of up to 20% in the same regions for some instruments. Sampling biases for H2O are generally smaller than for O3, although still notable in the upper troposphere/lower stratosphere and Southern Hemisphere high latitudes. The most important mechanism leading to monthly sampling bias is nonuniform temporal sampling, i.e., the fact that for many instruments, monthly means are produced from measurements which span less than the full month in question. Similarly, annual mean sampling biases are well explained by nonuniformity in the month-to-month sampling by different instruments. Nonuniform sampling in latitude and longitude are shown to also lead to nonnegligible sampling biases, which are most relevant for climatologies which are otherwise free of biases due to nonuniform temporal sampling.