ABD-YUNANİSTAN ORTAKLIĞININ 21. YÜZYILDA DERİNLEŞTİRİLMESİ: ORTAK ZORLUKLAR VE ORTAK DÜNYA GÖRÜŞÜ EN İYİ DOSTLARI YARATIR
Bibliographic record
Abstract
Bu makale, 21. yüzyılda ABD ve Yunanistan arasında gelişen ittifakı incelemekte ve ortak zorlukların, karşılıklı bağımlılığın ve ortak bir dünya görüşünün bu ortaklığı nasıl güçlendirdiğini vurgulamaktadır. Çalışma, ittifakın Soğuk Savaş kökenlerinden günümüzdeki haline kadar olan gelişimini ve Doğu Akdeniz’deki jeopolitik değişimlerin ortasında artan önemini analiz etmek amacıyla Realizm, Liberalizm ve Konstrüktivizmi bir araya getiren çok yönlü bir teorik çerçeve kullanmaktadır. Rusya ve Türkiye ile ilgili güvenlik endişeleri ile NATO ve AB üyeliğinin güven ve iş birliğini teşvik etmedeki rolü gibi iş birliğini yönlendiren stratejik zorunluluklar da incelenmektedir. Analiz, Yunanistan’ın istikrarsız bir bölgede istikrar sağlayıcı bir güç olarak konumunu vurgularken, ortaklığı şekillendiren değişen kimlikler ve algıları da gözler önüne sermektedir. Bu ittifakın motivasyonları ve sonuçları üzerine önemli soruları ele alan çalışma, politika yapıcılar ve akademisyenler için değerli bilgiler sunmakta ve karmaşık bir jeopolitik ortamda bölgesel güvenlik ile uluslararası ortaklıkların dinamikleri üzerine tartışmalara katkıda bulunmaktadır.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 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".