MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4310973836 · doi:10.53478/tuba.978-625-8352-16-0.ch21

Net Sıfır Emisyon Hedefi Doğrultusunda Milli Teknoloji Hamlesi

2022· book-chapter· tr· W4310973836 sur OpenAlexaff
Mehmet Emin Birpınar, Tuğba Dinçbaş

Notice bibliographique

RevueTürkiye Bilimler Akademisi Yayınları eBooks · 2022
Typebook-chapter
Languetr
DomaineEnergy
ThématiqueGlobal Energy and Sustainability Research
Établissements canadiensMinistry of Environment
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

İklim değişikliği krizini hem sera gazı emisyonlarının azaltımı hem de iklim değişikliğine uyum bağlamında yönetebilmek adına teknoloji temel araçların başında sıralanmaktadır. İklim değişikliği literatürü iklim değişikliğinin getirdiği ve gerektirdiği dönüşümde başta enerji sektörü dönüşümü olmak üzere teknolojik gelişmelerin önemini daha da belirginleştirmiştir. Diğer taraftan içinde ülkemizin de bulunduğu birçok ülke tarafından açıklanan net sıfır emisyon hedefleri doğrultusunda; gerekli emisyon azaltımına ulaşabilmek için mevcut temiz teknolojilerin yaygınlaşmasını sağlamak, yeni teknolojileri piyasaya sunmak ve gelişmekte olan ülkeleri bu konuda teknik ve finansal açıdan desteklemek gerekmektedir. Bu teknolojilerin yaygınlaşmasını geciktirmek, iklim krizine rağmen ekonomilerin karbon yoğun büyümeye devam etmesine ve küresel emisyon azaltım hedefine ulaşmanın zorlaşmasına neden olacaktır. Türkiye’nin Paris Anlaşmasına taraf olması ve net sıfır emisyon hedefini açıklamasını müteakip temiz teknoloji alanında Ar-Ge ve yatırım faaliyetlerine hız verilmesi hem ekonomik açıdan hem de çevresel öncelikler açısından elzem bir konu olarak karşımıza çıkmaktadır. Kriz dönemleri aynı zamanda fırsat dönemleridir. Son zamanlarda kriz olarak tanımlanan iklim değişikliği sadece temiz teknolojilerin gelişmesi için değil üretim ve tüketim süreçlerinin radikal bir şekilde değişmesi için de kritiktir. Bu bağlamda iklim krizine ilişkin riskler ve fırsatlar bütünsel olarak ele alınmalı ve süreç etkin, kapsayıcı politikalarla kazan-kazan yaklaşımına dönüştürülmelidir. Ülkemizin yeşil dönüşümün getirdiği süreçten mümkün olduğunca az etkilenmesi ve süreci ekonomimiz adına fırsata çevirmesi adına düşük karbonlu teknolojilere yönelik mevcut politikaların çok ötesine geçilmesi gerekmektedir. Söz konusu teknolojiler tüm alt başlıklarda ve tüm teknoloji döngüsü boyunca desteklenmeli, bunun için finansı da kapsayan etkin mekanizmalar kurulmalı ve faaliyetler somut göstergelerle takip edilmelidir. Bu kapsamda ilk yapılması gereken 2053 net sıfır emisyon vizyonu çerçevesinde yaşanacak dönüşümü dikkate alan bir teknoloji yol haritası belirlemektedir. Diğer taraftan teknolojiye ilişkin ulusal ve uluslararası işbirliğini geliştirmek şarttır. Özel sektörün Ar-Ge çalışmalarına katılımını artırmak, bu alanlarda kamu-üniversite-özel sektör işbirliğini geliştirmek gereklidir. Son olarak gerekli teknoloji çalışmaları için uluslararası finansmanın daha güçlü bir şekilde harekete geçirilmesi büyük önem arz etmektedir. İklim değişikliği sorununa çözüm olarak beliren yeşil dönüşüm sürecinde Türkiye teknoloji kapsamında önemli gelişmeler kaydetmiş olup sürece daha etkili cevap verebilmesi adına tüm kurumlarıyla dönüşümün gerektirdiği stratejileri ve politikaları belirlemesi gerekmektedir. Söz konusu teknolojilerin geliştirilmesi ve yaygınlaştırılması sadece iklim değişikliği ile mücadeleye değil ülkemizin teknoloji bağlamında üretim ve tüketim süreçlerinde ilerleme kaydetmesine de olanak sağlayacaktır.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,005

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,235 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueTürkiye Bilimler Akademisi Yayınları eBooks→Même sujetGlobal Energy and Sustainability Research→Travaux en français237 207→