Türkiye’de Ticaret Sürecinde Yer Alan Tarafların Ticaretin Kolaylaştırılması Üzerine Karşılıklı Beklentileri
Notice bibliographique
Résumé
Uluslararası ticaret, ülkelerin kalkınmasında önemli bir paya sahiptir. Bu sebeple Türkiye’de dış ticaret sürecinde bulunan tarafların birbirlerinden beklentilerini belirlemek, ticaretin hızlandırılmasına ve kolaylaştırılmasına ilişkin görüşlerini, eksikleri ve çözüm önerilerini ortaya çıkarmak büyük önem taşımaktadır. Bu bağlamda çalışmada, Dünya Ticaret Örgütü (DTÖ) tarafından hazırlanan Ticareti Kolaylaştırma Anlaşması (TFA) ve bu anlaşmanın uygulanmasında referans niteliği taşıyan performans göstergelerinde Türkiye’nin durumu incelenmiş ve TFA’nın uygulanmasıyla elde edilebilecek kazançlar ele alınmıştır. Türkiye’nin bu göstergelerdeki durumuna istinaden, ticaret sürecinde karşılaşılan sorunları belirlemek amacıyla görüşme soruları hazırlanmış ve ticaret sürecinde yer alan firmalar ve gümrük yetkililerine yöneltilmiştir. Görüşmeler Nitel Araştırma Yönteminin bir veri toplama tekniği olan Derinlemesine Görüşme ile yapılmıştır. Elde edilen veriler NVIVO programı ile analiz edilmiştir. Analiz sonucunda, gümrük işlem ve prosedürlerinde, ticaret sürecindeki belgelerin elektronik ortama uyarlanmasında ve uluslararası koordinasyon konularında iyileştirmeler yapılması gerektiği belirlenmiştir. Sonuç bölümünde ise elde edilen bulguların ortaya çıkardığı sorunların çözümlenmesine ve beklentilerin karşılanmasına yönelik öneriler getirilmeye çalışılmıştır.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,054 | 0,014 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».