UKRAYNA KRİZİNİN YEŞİL ENERJİ DÖNÜŞÜMÜNE ETKİSİ: ALMANYA ÖRNEĞİ
Bibliographic record
Abstract
Soğuk Savaş’ın bitmesinin ardından uluslararası sistemde daha özgürlükçü anlayışların meydana çıkmasıyla birlikte, Uluslararası İlişkiler disiplininde çevre sorunlarının ele alınmasında yeşil teori önemli bir yer edinmeye başlamıştır. Çevre merkezli anlayışla yeşil teori, sürdürülebilir bir dünyanın varlığı için her ülkenin çevre konusunda üzerine düşeni yapmasını beklemektedir. Bu amaçla çalışmada vaka analizi olarak ele alınan Almanya, enerjisini yeşile dönüştürebilmek, yenilenebilir enerji kaynakları temelli bir ekonomi kurabilmek amacıyla adımlar atmaktadır. Ancak, enerji dönüşümü konusundaki tüm planlarına rağmen Almanya için Ukrayna krizi çok ciddi bir kırılma noktası olmuştur. Krizle beraber Almanya, enerji güvenliği ikilemi ile karşı karşıya kalmıştır. Bu kriz yeşil teorinin de askeri ve güvenlik politikalarını ön plana çıkaran realist teori karşısında sınanmasına yol açmıştır. Nitel analiz yönteminin kullanıldığı çalışmada yeşil teorinin sınanmasına yol açan Ukrayna krizinin etkisi, Almanya örneği üzerinden ele alınmıştır. Çalışmada, Ukrayna krizinin Almanya için kısa vadede realist politikalara dönüşüne rağmen orta ve uzun vadede yeşil dönüşüm için fırsat olduğuna değinilmiştir.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.002 |
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".