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Enregistrement W4315572979 · doi:10.54926/gdt.1208340

Turkish Shipyards During COVID-19 Pandemic

2023· article· en· W4315572979 sur OpenAlexaboutno aff
Mehmet Tantan, Hatice Camgöz Akdağ, Mehtap Özdemir

Notice bibliographique

RevueGemi ve Deniz Teknolojisi · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMaritime Ports and Logistics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésShipyardPandemicTurkishIndex (typography)Quarter (Canadian coin)PoliticsCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Economic growthBusinessGeographyPolitical scienceDevelopment economicsSocioeconomicsEconomicsShipbuildingMedicineLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,231 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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