MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W4312212758 · doi:10.31198/idealkent.1132956

Daha Sürdürülebilir Tarımsal Sistemlere Geçişte Tabandan Yenilikçilik: Seferihisar Doğa Okulu ve Karaburun Zeytin Okulu Örneği

2022· article· tr· W4312212758 on OpenAlexaff
Merve Yazar Yıldıztekin, Demet EROL

Bibliographic record

VenueİDEALKENT · 2022
Typearticle
Languagetr
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicAgricultural and Rural Development Research
Canadian institutionsMinistry of Environment
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Günümüzde tarımsal sistemlerin karşı karşıya kaldığı zorluklarla mücadele için sürdürülebilir bir tarımsal sistem inşa edilmesi ve bu amaçla yeniliklerin desteklenerek sürekli hale getirilmesi gerekmektedir. Sosyal hareketler yeniliğin gerçekleşmesi için önemli kaynaklar olabilmekte; çevre, sağlık, sosyal adalet ve etik gibi konuları toplumun gündemine taşıyarak geniş kitleler üzerinde baskı yaratabilmektedir. Bu baskı içerisinde sivil toplumun rolü daha sürdürülebilir pratiklere doğru gerçekleşen geçişlerde henüz yeterince yer bulamamakla birlikte önemli potansiyeller taşımaktadır ve son yıllarda sivil toplum alanında deneyimlenen sosyal yenilikler için “tabandan yenilikler” kavramı geliştirilmiştir. Çalışmada İzmir’in Yarımada olarak adlandırılan bölümünde yer alan ve kaynağını sivil toplum yapılanmalarından alan Seferihisar Doğa Okulu ve Karaburun Zeytin Okulu’nun örgütsel rutinleri ve ağ ilişkileri ile nasıl bağlantılar kurduğu ve politika düzeyindeki aktörler ve geniş kitleler üzerinde baskı yaratmak amacıyla ne tür stratejiler izlediği araştırılmaktadır. Çalışma ile bir coğrafi ölçekte bulgulara dayanarak daha sürdürülebilir pratiklere geçişte sivil toplumun üstlenebileceği rollerin neler olabileceğine ilişkin bir kavramsallaştırma yapılması ile sürdürülebilirlik geçişlerine ilişkin verilen yazına katkı sağlanmaktadır.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.028
Threshold uncertainty score0.094

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0030.002
Scholarly communication0.0060.003
Open science0.0010.003
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0280.006

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.

Opus teacher head0.022
GPT teacher head0.226
Teacher spread0.204 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2022
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueİDEALKENTSame topicAgricultural and Rural Development ResearchFrench-language works237,207