Recep Tayyip Erdogani juhitud Türgi liikumine mittedemokraatliku režiimi poole aastatel 2002-2018
Bibliographic record
Abstract
Bakalaureusetöö teemaks on Erdogan ja sündmused Türgi riigis tema valitsuse all. Recep Tayyip Erdogan on Türgi president ja endine peaminister, kes on järk-järgult oma volitusi laiendanud, mida kinnitab ka Türgi 2017. aasta põhiseaduse referendum, mille tulemusena sai Erdogan endale Türgis täidesaatva presidendivõimu. \nTöö esimeses osas anti ülevaade erinevatest riigi režiimidest ning sellest millistel tingimustel saab režiim muutuda. Töö teises osas viis autor läbi analüüsi kus selgitas välja kuidas ja mis moodi on riigi režiim Türgis muutunud. \nTulemustest selgus, et režiimi muutuses Türgis mängivad rolli nii riigis valitsevad majanduslikud raskused seoses liiri kukkumise, inflatsiooni ning tööpuudusega, islamit propageeriv mobilisatsioon kui ka režiimi lõhestatus Recep Tayyip Erdogani pooldajate ning opositsiooni vahel. Kuna esimesest peatükist selgus, et režiimi muutus Türgi riigis on võimalik, vaatas antud töö autor ka riigi olukorda nii aastal 2002 kui ka aastal 2018 ning leidis, et riigis toimunud muutuste alusel on riik muutunud ebademokraatlikumaks ning on kõige tõenäolisemalt liikumas autoritaarse režiimi poole kuna seal toimuvad sündmused vastavad kõige enam just autoritaarse riigikorra käsitlusele.
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 | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.240 | 0.120 |
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".