Tarihi Perspektiften, Sosyo-Ekonomik Değerler Açısından Rusya-Ukrayna Savaşı ve Orta Asya Ülkelerine Etkileri
Bibliographic record
Abstract
Ukrayna ve Rusya’nın ilk siyasi yapılanmaları Kiyev Knezliği olduğu görülür. Moğolların Kiev’e saldırıları sonucu kuzeye çekilen Rusların daha sonra Ukrayna topraklarını ele geçirmesi, I. Petro ve II. Katerina dönemlerinde Ukrayna kimliğinin bastırıldığı ve Ukraynalıların sömürüldüğü iddiaları, 1932-1933 yıllarındaki golodomor trajedisi, II. Dünya savaşında Ukraynalı milliyetçilerin Almanlarla işbirliği yaptığı suçlamaları, Ukrayna’ya devredilen Karadeniz filosunun statüsü, bağımsızlık sonrası Ukrayna’nın Batı’ya yönelmeyi tercih etmesi gibi tarihi olgular ve iddialar Rus ve Ukrayna toplumu arasındaki tarihi kırılma ve kopuş noktalarını teşkil etmektedir. 1991 yılında Sovyetler Birliği’nin dağılmasından sonra gerçekleşen Turuncu devrim, Euromaydan olayları, 2014 yılında Kırım’ın Rusya tarafından işgali, Donets ve Lugansk bölgelerindeki ayrılıkçı grupları Rusya’nın doğrudan desteklemesi ile Rusya ile Ukrayna’nın birbirinden uzaklaşma süreci geri dönülmez bir hal almıştır. İki ülke ilişkilerindeki kriz, Rusya’nın 24 Şubat 2022 tarihinde Ukrayna’ya saldırması ile savaşa dönüşmüştür. Rusya-Ukrayna savaşından etkilenen bölgelerin başında Orta Asya ülkeleri gelmektedir. Savaşın başlamasından sonraki süreçte Orta Asya ülkeleri başta ekonomik, siyasi ve sosyal açıdan savaşın tesirlerini derinden hissetmektedir. Bu çalışmada tarihi perspektiften Rusya-Ukrayna ilişkileri, bu ilişkilerdeki kırılma ve kriz noktaları, Rusya Ukrayna savaşının başlaması ve Rusya’ya uygulanan yaptırımlar, savaşın Orta Asya ülkelerine tesirleri, Çin’in bu süreçte bölge ülkeleri ile ilişkileri konuları değerlendirilmeye çalışılmaktadır. Anahtar Kelimeler: Rusya, Ukrayna, Orta Asya, Savaş, Ekonomi
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 | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.001 |
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".