Abstract The aim of this study was to provide novel information on the change of cognitive performance and its predictors in early midlife between ages of 34 and 43 years. The change in verbal episodic memory between non-psychotic and schizophrenia samples was compared in the Northern Finland Birth Cohort 1966. In the non-psychotic sample, associations between primary school performance, sociodemographic factors and body mass index (BMI), and in the schizophrenia sample, between premorbid school performance and severity of illness with the change in cognitive performance were evaluated. There was no evidence of greater decline in verbal episodic memory in the schizophrenia sample, compared to the non-psychotic sample, though the schizophrenia sample had an overall lower cognitive performance at the baseline. In the non-psychotic sample, male gender, poorer school performance, increases in BMI and having no children predicted a decline in verbal episodic memory; poorer school performance and low vocational education and occupational class predicted a decline in visual episodic memory; and having children predicted a decline in executive function. In the schizophrenia sample, poorer premorbid school performance, but not the later course of illness, was related to a decline in cognitive performance. This study is one of the few studies to investigate the predictors of change in cognitive performance in the early middle-aged general population, and the first to investigate the predictors of cognitive change in early midlife schizophrenia. To summarize; poor cognitive performance in adolescence may be considered as a vulnerability marker for a later impairment in cognitive functioning. In schizophrenia, cognitive ability possibly declines mostly in a normative fashion with aging at the same rate as in the general population rather than as a result of neurodegenerative processes. These results might improve our understanding of midlife change in cognitive functioning and may also help to develop effective interventions of cognitive impairment in schizophrenia. / Tiivistelmä Tutkimuksen tavoitteena oli tuoda uutta tietoa kognitiivisen suoriutumisen muutoksesta sekä siihen liittyvistä tekijöistä varhaisessa keski-iässä ikävuosien 34 ja 43 välillä. Tutkimuksessa verrattiin kielellisessä muistisuoriutumisessa tapahtuvaa muutosta yleisväestön ja skitsofrenia-aineiston välillä Pohjois-Suomen vuoden 1966 syntymäkohortissa. Lisäksi yleisväestössä tutkittiin koulumenestyksen, sosiodemografisten tekijöiden ja painoindeksin yhteyttä ja skitsofrenia-aineistossa koulumenestyksen ja sairauden varhaisen kulun yhteyttä kognitiivisen suoriutumisen muutokseen. Kielellisen muistisuoriutumisen heikentyminen ei ollut skitsofrenia-aineistossa suurempaa verrattuna yleisväestöön, joskin kognitiivisen suoriutumisen lähtötaso oli skitsofrenia-aineistossa alempi. Yleisväestössä miessukupuoli, heikompi koulumenestys peruskoulussa, painoindeksin nousu ja lapsettomuus olivat yhteydessä kielellisen muistisuoriutumisen heikkenemiseen, heikompi koulumenestys peruskoulussa ja matala ammatillinen koulutus ja sosioekonominen asema näönvaraisen muistisuoriutumisen heikkenemiseen ja vanhemmuus toiminnanohjauksellisten taitojen laskuun. Skitsofrenia-aineistossa heikompi menestys peruskoulussa ennusti kognitiivisen suoriutumisen heikkenemistä kielellisen ja näönvaraisen muistin sekä toiminnanohjauksellisten taitojen osa-alueilla. Oireiden vakavuus ja toimintakyky sairastumisen jälkeen eivät liittyneet kognitiivisen suoriutumisen muutokseen. Tämä on yksi harvoista tutkimuksista, joissa on selvitetty kognitiivisen suoriutumisen muutosta ennustavia tekijöitä varhaisessa keski-iässä yleisväestössä, ja ensimmäinen, jossa on tutkittu kognitiivisen suoriutumisen muutosta ennustavia tekijöitä skitsofrenia-aineistossa varhaisessa keski-iässä. Yhteenvetona voidaan todeta, että heikko nuoruusiän koulumenestys voi ennustaa kognitiivisen suoriutumisen heikkenemistä varhaisessa keski-iässä. Kognitiivinen suorituskyky näyttää heikkenevän skitsofreniassa enemmänkin tavanomaisella tavalla ikääntymisen myötä kuin neurodegeneratiivisen prosessin seurauksena. Tämän tutkimuksen tulokset tuovat uutta tietoa kognitiivisen suoriutumisen muutoksesta keski-ikäisessä väestössä. Tuloksia voidaan myös hyödyntää kehitettäessä kognitiivisten häiriöiden hoitoa skitsofreniassa.

Abstract Context: This study contributes to the understanding of the current state of cross-project defect prediction (CPDP) by investigating the topic in themes, with special focus on data approaches and covering search-based training data selection, by proposing data selection methods and investigating their impact. The empirical evidence for this work is collected through a formal systematic literature review method for the review, and from experiments on open source projects. Objective: We aim to understand and summarize the manner in which various data manipulation approaches are used in CPDP and their potential impacts on performance. Further, we aim at utilizing search-based methods to produce evolving training data sets to filter irrelevant instances from other projects before training. Method: Through a series of studies following the literature review of current state of CPDP, we propose a search-based method called genetic instance selection (GIS). We validate our initial findings by conducting the next study on a large set of data sets with multiple feature sets. We refine our design decisions using an exploratory study. Finally, we investigate an existing meta-learning approach, provide insights on its design and propose an alternative iterative data selection method. Results: The literature review reveals lower performances of CPDP in comparison with within project defect prediction (WPDP) models and provides a set of primary studies to be used as the basis for future research. Our proposed data selection methods make the case for search-based approaches considering their higher effectiveness and performance. We identified potential impacting factors on the effectiveness through the exploratory study and proposed methods to create better CPDP models. Conclusions: The proposal of numerous approaches in the literature over the last decade has led to progress in the area and the acquired knowledge and tools apply to many similar domains and can act as parts of academic curricula as well. Future directions of study can include searching for better validation data, better feature selection techniques, tuning the parameters of the search-based models, tuning hyper-parameters of learners, investigating the effects of multiple sources of optimization (learner, instances and features) and the impact of the class imbalance problem. / Tiivistelmä Tausta: Tämä tutkimus edistää projektienvälisten virheiden ennustamisen nykytilan ymmärtämistä (CPDP) tutkimalla aihetta teemoissa, keskittyen erityisesti tiedollisiin lähestymistapoihin ja hakuperusteisen harjoitusdatan valintaan esittelemällä datan valintamenetelmiä ja tutkimalla niiden vaikutuksia. Tämän työn empiirinen todistusaineisto on koottu muodollisella systemaattisella kirjallisuuskatsauksella ja avoimen lähdekoodin projekteissa tehdyillä kokeilla. Tavoite: Pyrimme ymmärtämään ja tiivistämään tavan, jolla erilaisia datan käsittelyn lähestymistapoja käytetään CPDP:ssa sekä niiden potentiaalisia vaikutuksia suorituskykyyn. Lisäksi, tavoitteenamme on hyödyntää hakuperusteisia menetelmiä muodostamaan kehittyviä harjoitusdata-settejä suodattamaan epäolennaisia esiintymiä muista projekteista ennen koulutusta. Menetelmä: CPDP:n nykytilan kirjallisuuskatsauksen jälkeen tehtyjen tutkimusten avulla ehdotamme hakuperusteista menetelmää, jota kutsutaan geneettisen esiintymän valinnaksi (GIS). Todistamme alustavat havaintomme suorittamalla seuraavan tutkimuksen suurella joukolla datasettejä, joilla on useita ominaisuuksia. Jalostamme suunnittelupäätöksiämme käyttäen tutkivaa tutkimusta. Lopuksi, tutkimme vallitsevaa meta-oppimisen lähestymistapaa ja tarjoamme näkemyksiä sen suunnitteluun ja ehdotamme vaihtoehtoista, toistuvaa datan valintamenetelmää. Tulokset: Kirjallisuuskatsaus paljastaa CPDP:n heikomman suorituskyvyn verrattuna projektinsisäisten virheiden ennustamisen (WPDP) malleihin ja tarjoaa joukon primaaritutkimuksia, joita voidaan käyttää perustana myöhemmälle tutkimukselle. Ehdottamamme datan valintamenetelmät puoltavat hakuperusteisten menetelmiä niiden paremman tehokkuuden ja suorituskyvyn vuoksi. Tunnistimme potentiaalisia tehokuuteen vaikuttavia tekijöitä tutkivien tutkimusten avulla ja ehdotimme metodeja parempien CPDP mallien luomiseksi. Johtopäätökset: Viime vuosikymmenten aikana kirjallisuudessa esitellyt lukuisat menetelmät ovat edistäneet alaa ja hankittu tieto ja työkalut soveltuvat monille samanlaisille alueille ja voivat toimia myös osana akateemisia opetussuunnitelmia. Tutkimuksen tulevat linjaukset voivat sisältää validointiin paremmin soveltuvan datan haun, paremmat ominaisuuksien valintatekniikat, hakuperusteisten mallien parametrien hienosäädön, oppijoiden hyper-parametrien hienosäädön, tutkimuksen useiden optimoinnin lähteiden vaikutuksista (oppija, esiintymät, ominaisuudet) ja luokan epätasapaino-ongelman vaikutuksesta.

Abstract This study aims to clarify the early development stages of technology intensive companies. The current literature does not offer an extensive review of stage perspectives for company growth – the overall picture of the field is somewhat vague. The evolution of this field remains unclear as well as the current state. Further, recent empirical stage models focusing on technology intensive companies have not been delineated. As companies move through their early stages, they face events which contribute to or detract from their aim. A study focusing on these events may provide fresh viewpoints for understanding the management processes. This study seeks to clarify how the literature describes the early stages of technology intensive companies, and what viewpoints are highlighted by the management as a company progresses through these sequences. This retrospective multiple case study clarifies the topic with two meta-analyses and a sequential incident study carried out in ten young technology intensive companies in Finland and Thailand. First, well covered areas, trends, and ideas for fresh approaches are studied through a meta-analysis of the past 60 years of literature focusing on stages of development. Based on recent empirical studies, a sequential self assessment framework is formed. Second, it is studied whether the case study methodology could be utilised to further clarify the early stages of technology intensive companies. Third, the experiences of ten case companies are reflected through the framework in order to test the framework, and to study what viewpoints these cases reveal about the early stages of technology intensive companies. This study provided an extensive review of the research focusing on the stages of development. A four-stage framework was found applicable for a self-assessment of the early stages in technology intensive companies, while ten case studies and cross case analysis provided partial support for the framework. In addition, this study provided many potential fresh viewpoints for a theory related to the early stages of technology intensive companies. These viewpoints are considered here as starting points for further research, which is expected to provide sufficient evidence for further modification of the framework. / Tiivistelmä Tämän tutkimuksen tavoitteena on selkeyttää teknologiaintensiivisten yritysten varhaisia kehitysvaiheita. Kirjallisuus ei tarjoa kattavaa katsausta yrityksen kehitysvaiheita käsittelevästä tutkimuksesta – kokonaiskuva aiheesta jää jokseenkin epämääräiseksi samoin kuin alan kehitys ja nykytila. Lisäksi viimeaikaisten empiiristä aineistoa sisältävien vaihemallien tuloksia ei ole koottu yhteen. Varhaisissa kehitysvaiheissaan yritykset kohtaavat sekä tavoitteitaan edistäviä että estäviä tapahtumia. Tapahtumia tutkimalla on mahdollista nostaa esille tuoreita näkökulmia varhaisiin vaiheisiin liittyviin johtamisprosesseihin. Tämä tutkimus pyrkii selvittämään, kuinka teknologiayrityksen varhaiset kehitysvaiheet on kuvattu kirjallisuudessa ja mitä näkökulmia varhaisen kehityksen läpi käyneiden yritysten johto korostaa. Tämä takautuva monitapaustutkimus analysoi aihetta kahden meta-analyysin ja vaiheittain toteutetun kriittiset tapahtumat -menetelmän avulla. Tapaustutkimus suoritettiin kymmenessä suomalaisessa ja thaimaalaisessa yrityksessä. Ensiksi 60 edeltävää vuotta käsittävässä meta-analyysissä analysoitiin vaihemallien historia ja nykytila, trendit ja potentiaaliset ideat uusille lähestymistavoille. Viimeaikaisten empiiristen tutkimusten perusteella muodostettiin synteesi varhaisten kehitysvaiheiden itsearviointikehykseksi. Toiseksi tutkittiin voidaanko tapaustutkimusta hyödyntämällä edelleen selventää teknologiaintensiivisten yritysten varhaisia kehitysvaiheita. Kolmanneksi kymmenen tapausyrityksen kokemuksia peilattiin itsearviointikehykseen tarkoituksena testata kehystä ja analysoida mitä näkökulmia tapaukset paljastavat teknologiaintensiivisten yritysten varhaisista vaiheista. Tutkimus tarjosi laajan katsauksen yrityksen kehitysvaiheisiin keskittyvään tutkimuskenttään. Nelivaiheinen kehys todettiin soveltuvaksi varhaisten kehitysvaiheiden itsearviointiin teknologiaintensiivisissä yrityksissä – kymmenen tapausta ja näiden vertailu antoi osittaisen tuen tälle. Lisäksi tutkimus tarjosi useita uusia näkökulmia teknologiaintensiivisten yritysten varhaisia kehitysvaiheita käsittelevään teoriaan. Nämä näkökulmat toimivat lähtökohtana jatkotutkimuksille, joiden oletetaan tuovan riittävästi todistusaineistoa itsearviointikehyksen edelleenkehittämiseksi.