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Enregistrement W7132498854

A Comparative Analysis of International Agreements on Climate Change which Turkey Acceded

2022· dissertation· tr· W7132498854 sur OpenAlexaboutno aff
Fatma Meltem Karaman

Notice bibliographique

RevueDSpace@Kapadokya · 2022
Typedissertation
Languetr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate Change and Sustainable Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClimate changeOrder (exchange)TourismClimate policy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Son yıllarda, çevresel kaynakların etkin yönetimi ve iklim değişikliği etkilerinin azaltılması yönünde uluslararası düzeyde, birçok ülkenin katılımı ile sonuçlanan farklı anlaşmalar ve sözleşmeler ortaya konulmuştur. Bu çalışmada, Türkiye’nin de taraf olduğu, yürürlüğe girmiş iklim anlaşmalarının karşılaştırmalı analizinin yapılması ve aralarındaki farklılıkların ortaya konulması amaçlanmıştır. Çalışmada, nitel araştırma yöntemi olarak literatür tarama ve içerik analizi yöntemi kullanılmış, 1985 Ozon Tabakasının Korunması için Viyana Sözleşmesi, 1987 Ozon Tabakasını İncelten Maddeler İlişkin Montreal Protokolü, 1987 BMİDÇS, 1997 Kyoto Protokolü ve 2016 Paris ve 2021 Glasgow İklim Anlaşmaları değerlendirmeye alınmıştır. Araştırma konusu olan protokol, anlaşma ve sözleşmeler genel esasları ile incelenmiş ve birbirleri ile kıyaslanarak karşılaştırmalı analizleri yapılmıştır. Böylece, önemli hususlar ve maddeler içeren bu anlaşma/sözleşmelerin karşılaştırmalı analizi yapılarak iklim değişikliği ile mücadelenin uluslararası hukuk alanındaki gelişme düzeyi ortaya konulmuştur. Karşılaştırma sonucunda her bir sözleşmenin bir öncekinden daha kapsayıcı olduğu ve daha bağlayıcı kurallar içerdiği tespit edilmiş ve iklim değişikliği ile mücadelede uluslararası iş birliğinin arttığına dair bir sonuç gözlemlenmiştir. Ayrıca, sera gazlarının emisyonunun azaltılması, iklim değişikliğinin hafifletilmesi için gerekli ancak yetersiz bir önlem olarak düşünülmekte, bunun yanı sıra, daha başarılı bir adaptasyon süreci için sosyal ve davranışsal düzenlemelere de ihtiyaç olduğu ön görülmektedir.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,285 · 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
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
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