ÇEVRE POLİTİKALARINDA YENİ BİR YAKLAŞIM: YEŞİL İŞLER VE YEŞİL İSTİHDAM
Notice bibliographique
Résumé
Son yıllarda iklim değişimi ve doğal kaynakların aşırı kullanımı karar vericilerin ekonomik konulardaki kararlarını yeşil ekonomiyi de kapsayan sürdürülebilir kalkınma hedeflerine yönlendirmelerine neden olmuştur. Yeşil işler–yeşil istihdam, gerek dünyada gerekse ülkemizde bu konuyla ilgili ve refah rejimlerinin değişimi açısından da yararları olan yeni bir kavramdır. BM Çevre Programı, yeşil ekonomiyi insanların refahını ve sosyal adaleti arttırırken çevresel riskleri önemli düzeyde azaltabilen ekonomi olarak tanımlamaktadır. Bu yeni yaklaşım ekonomik büyümeyi hızlandırmak yanında sosyal refahın adil dağılı- mına ve kalkınmaya katkı gibi toplumsal yararlarını çevresel riskleri, ekolojik zararları da azaltarak sağlamaktadır. 2008’deki A.B.D. başkanlık seçiminin propaganda döneminde yer verilen ve 2009’da da teşviki amacıyla 150 milyar $ bütçe ayrılan konu1 2012’deki Rio+20 Sürdürülebilir Kalkınma Deklarasyonu’nda da yer almıştır; yeşil ekonominin çevresel sürdürülebilirlik ile yakından ilgili olan 8 ana sektördeki istihdamı arttırıcı etkisiyle fakirliği ortadan kaldır- madaki etkinliğine dikkat çekilmiştir. Çevresel sürdürülebilirlikle yakından iliş- kili olan bu sektörler tarım, ormancılık, balıkçılık, yenilenebilir enerji, kaynak yoğun üretim, geri dönüşüm, inşaat ve taşımacılık olarak sıralanmış, gelecek 20 yılda küresel olarak 15-60 milyon ek iş fırsatı yaratılacağı projeksiyonuna yer verilmiştir. Örnek olarak da İspanya’nın Navar Bölgesi’nde 2002 ile 2006 yıllarnda yenilenebilir enerji sektöründe %183 istihdam artışına ek olarak 2007’de 100 firmanın kuruluşu ile 6000 yeni iş imkanı yaratılması ve 2009 yı- lındaki ekonomik krizde de bölgesel olarak en düşük işsizlik oranının sağlandığı eklenmiştir. Türkiye’nin Onuncu Kalkınma Planı’nında (2014-2018) da yeşil büyüme ve bu konudaki Ar-Ge yatırımlarının önemine, sanayi sektöründeki yeşil istihdamakatkısına dikkat çekilmiştir. 2011-2023 İklim Değişikliği Eylem Planı da binaların enerji idaresi sistemlerinde standardizasyon ve benzeri teşviklere yer vermiş, sağlanacak yeşil istihdam artışı ile küresel ısınmanın azaltılmasına katkı yanında insan kaynaklarının geliştirilmesi şeklindeki yararı vurgulanmıştır. Bu makalede, yeşil ekonomi ve yeşil istihdam konuları sektörel bazda analiz edilecek ve bazı ülkelerin bu konulardaki deneyimleri paylaşılarak gerçekleştirilen yatırımların ve yeşil ekonominin sağladığı yararlar incelenecektir.
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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».