TÜRKİYE'DE KALKINMA VE ÇEVRE KALİTE BAĞLANTISI: AMPİRİK BİR ÇALIŞMA
Notice bibliographique
Résumé
Araştırma makalemiz, ekonomideki gelişmenin çevre kalitesi ile herhangi bir ilişkisi olup olmadığını incelemeyi amaçlamaktadır. Finansal gelişme ve ekonomik büyümeyi kalkınmanın göstergesi olarak görüyoruz. Bu doğrultuda, kalkınmanın birincil vekil değişkenleri olarak özel sektöre verilen Yurtiçi krediyi ve kişi başına düşen GSYİH'yı kullanıyoruz. Çevre kalitesini ölçmek için de CO2 emisyon miktarını kullanıyoruz. Ayrıca, çalışmamızda ticari açıklık ve enerji tüketimini sırasıyla kalkınma ve çevresel kaliteyi ölçmek için ek olarak kullanıyoruz. Çalışmamız, kalkınma göstergeleri ile çevre kalitesi arasında kısa vadede önemsiz bir ilişki saptasa da, uzun vadede anlamlı bir ilişki ortaya koymaktadır. Bu nedenle, geliştirme faaliyetleri uzun vadede çevre kalitesini bozacaktır. Sonuç ayrıca Çevresel Kuznets Eğrisi (EKC) hipotezini de desteklemektedir. Bulgular bağlamında, çalışmamız çevre dostu yatırımlar, üretim sistemi teknolojileri, fosil yakıtların temkinli kullanımı, yeşil projelere öncelik verilmesi ve yeşil ürünlerin verimli kullanımı konusunda farkındalık yaratarak CO2 emisyonlarını kontrol etmeye yönelik etkili politika önlemlerinin uygulanmasını önermektedir. Ayrıca kirlilik kontrol önlemlerinin uygulanması ve çevre dostu ekonomik faaliyetlerin teşvik edilmesi için yüksek hükümet müdahaleleri öneriyoruz.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,145 | 0,041 |
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 ».