Net Sıfır Emisyon Hedefi Doğrultusunda Milli Teknoloji Hamlesi
Bibliographic record
Abstract
İklim değişikliği krizini hem sera gazı emisyonlarının azaltımı hem de iklim değişikliğine uyum bağlamında yönetebilmek adına teknoloji temel araçların başında sıralanmaktadır. İklim değişikliği literatürü iklim değişikliğinin getirdiği ve gerektirdiği dönüşümde başta enerji sektörü dönüşümü olmak üzere teknolojik gelişmelerin önemini daha da belirginleştirmiştir. Diğer taraftan içinde ülkemizin de bulunduğu birçok ülke tarafından açıklanan net sıfır emisyon hedefleri doğrultusunda; gerekli emisyon azaltımına ulaşabilmek için mevcut temiz teknolojilerin yaygınlaşmasını sağlamak, yeni teknolojileri piyasaya sunmak ve gelişmekte olan ülkeleri bu konuda teknik ve finansal açıdan desteklemek gerekmektedir. Bu teknolojilerin yaygınlaşmasını geciktirmek, iklim krizine rağmen ekonomilerin karbon yoğun büyümeye devam etmesine ve küresel emisyon azaltım hedefine ulaşmanın zorlaşmasına neden olacaktır. Türkiye’nin Paris Anlaşmasına taraf olması ve net sıfır emisyon hedefini açıklamasını müteakip temiz teknoloji alanında Ar-Ge ve yatırım faaliyetlerine hız verilmesi hem ekonomik açıdan hem de çevresel öncelikler açısından elzem bir konu olarak karşımıza çıkmaktadır. Kriz dönemleri aynı zamanda fırsat dönemleridir. Son zamanlarda kriz olarak tanımlanan iklim değişikliği sadece temiz teknolojilerin gelişmesi için değil üretim ve tüketim süreçlerinin radikal bir şekilde değişmesi için de kritiktir. Bu bağlamda iklim krizine ilişkin riskler ve fırsatlar bütünsel olarak ele alınmalı ve süreç etkin, kapsayıcı politikalarla kazan-kazan yaklaşımına dönüştürülmelidir. Ülkemizin yeşil dönüşümün getirdiği süreçten mümkün olduğunca az etkilenmesi ve süreci ekonomimiz adına fırsata çevirmesi adına düşük karbonlu teknolojilere yönelik mevcut politikaların çok ötesine geçilmesi gerekmektedir. Söz konusu teknolojiler tüm alt başlıklarda ve tüm teknoloji döngüsü boyunca desteklenmeli, bunun için finansı da kapsayan etkin mekanizmalar kurulmalı ve faaliyetler somut göstergelerle takip edilmelidir. Bu kapsamda ilk yapılması gereken 2053 net sıfır emisyon vizyonu çerçevesinde yaşanacak dönüşümü dikkate alan bir teknoloji yol haritası belirlemektedir. Diğer taraftan teknolojiye ilişkin ulusal ve uluslararası işbirliğini geliştirmek şarttır. Özel sektörün Ar-Ge çalışmalarına katılımını artırmak, bu alanlarda kamu-üniversite-özel sektör işbirliğini geliştirmek gereklidir. Son olarak gerekli teknoloji çalışmaları için uluslararası finansmanın daha güçlü bir şekilde harekete geçirilmesi büyük önem arz etmektedir. İklim değişikliği sorununa çözüm olarak beliren yeşil dönüşüm sürecinde Türkiye teknoloji kapsamında önemli gelişmeler kaydetmiş olup sürece daha etkili cevap verebilmesi adına tüm kurumlarıyla dönüşümün gerektirdiği stratejileri ve politikaları belirlemesi gerekmektedir. Söz konusu teknolojilerin geliştirilmesi ve yaygınlaştırılması sadece iklim değişikliği ile mücadeleye değil ülkemizin teknoloji bağlamında üretim ve tüketim süreçlerinde ilerleme kaydetmesine de olanak sağlayacaktır.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 0.005 |
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".