ÜLKELERİN REKABET ÜSTÜNLÜĞÜ GELİŞTİRMESİ: MARKA GÜÇ ENDEKSİ ÇALIŞMASI
Bibliographic record
Abstract
ÖZETGünümüzde, ülkeler güçlü markaları sayesinde uluslararası pazarlarda birbirleriyle rekabet etmektedir.Bu rekabetin ihracatta, doğrudan yabancı yatırım ile nitelikli insan gücünü çekmede ve turizm gelirlerini artırmada ön plana çıktığı görülmektedir.Geçmişte rekabet, sahip olunan üretim faktörlerinde yaşanırken, günümüzde katma değerli ürünlerin üretiminde, bu ürünlerin ihracatında ve nihayetinde ülkenin markalaşmasında yaşanmaktadır.Ülkelerin marka değeri, 1990'lı yılların sonundan itibaren çalışılmaya başlanan önemli kavramlardan biri olmuştur.Ülke marka değerinin ölçümüne ilişkin sınırlı sayıda akademik çalışmanın olduğu görülmektedir.Bu makalede G7 ülkeleri ve Türkiye için ihracat, doğrudan yabancı yatırım, turizm, göç ve yönetişim olmak üzere 5 farklı boyuttan oluşan, ankete dayalı Analitik Hiyerarşi Süreci (AHP) yöntemi ile Ülke Marka Güç Endeksi hesaplanmıştır.AHP yöntemine göre, ihracatın bu boyutlar içinde en önemli ağırlığa sahip olduğu ve Kanada'nın hesaplanan marka güç endeksinde ilk sırada yer aldığı tespit edilmiştir.Endeks sonuçlarının, güçlü bir ülke markası inşası ve uluslararası piyasalarda rekabet gücünü artırmak için yapılacak çalışmalara ışık tutması hedeflenmektedir.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.058 | 0.028 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".