Turkish Shipyards During COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
It might be unimaginable to anticipate the pandemic but taking the initiative in measures when Covid-19 occurred was critical to success. However, the impact of this worldwide pandemic, ever known in World History, was predictable. Covid-19, the largest known pandemic in world history, will cause social, economic, and political changes. Country governments, non-governmental organizations, and companies have developed new skills and competencies to overcome the economic and social crisis caused by the pandemic with minimum damage. This paper aims to investigate the effects of the pandemic and the measures taken in Turkish shipyards in the first phase of the Covid-19 pandemic with the cooperation of GISBIR and Istanbul Technical University Academic staff. Firstly, current academic studies were reviewed by conducting a literature search. Then, GISBIR data sheets, Baltic Dry Cargo Index, shipyard order book statistics, and employment statistics were evaluated as primary data. The shipyards' websites and the sector managers' reports are secondary data. Despite the pessimistic news, academic studies, and surveys published during the outbreak's initial phase, the authors could not find any evidence to indicate the medium-term negative impact of Covid-19 on Turkish shipyards. Although the Baltic Dry Index showed a decline in the first quarter of 2020, it rose right after the second quarter, and the shipyard order book statistics increased. Employment statistics, on the other hand, continued to increase gradually. Recovery depends on the shipyards overcoming the harmful effects of the crisis by investing in continuous improvement efforts, green technology, and systems, with the support of GISBIR, giving importance to effective crisis management and distinctive ship production.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».