MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W6996231274

Research and development policy in Turkey in the context of EU accession and the Lisbon strategy

2011· other· tr· W6996231274 on OpenAlexfundno aff

Bibliographic record

VenueMarmara University Open Access System · 2011
Typeother
Languagetr
FieldMedicine
TopicSirtuins and Resveratrol in Medicine
Canadian institutionsnot available
FundersGarron Family Cancer CentreMarmara ÜniversitesiEuropean CommissionTürkiye Bilimsel ve Teknolojik Araştırma KurumuT.C. Küçük ve Orta Ölçekli İşletmeleri Geliştirme ve Destekleme İdaresi BaşkanlığıSociety for Immunotherapy of CancerAnkara Universitesi
KeywordsAccessionContext (archaeology)Turkish economyTest (biology)Work (physics)Public policy
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Bu çalışmanın amacı Lizbon Stratejisinin Türkiye’nin teknoloji yatırımları ve artan uluslararası rekabet gücüne dayalı ekonomik kalkınma amacına ulaşması için uygunluğunu ölçmek amacıyla sorulmuş iki soruya cevap bulmaktır. İlk soru, Lizbon Stratejisinin son 10 yılda AB üyesi ülkelerin ekonomik kalkınmalarına katkıda bulunma ve süreci yönetme konusunda ne kadar başarılı olduğunu sormaktadır. Söz konusu soruyu cevaplamak amacıyla AB üyesi ülkelerin Lizbon Stratejisinde konulan Ar&Ge hedeflerine ulaşmada gösterdikleri performans ülke bazında ve AB genelinde incelenmiştir. AB’nin genel performansı incelendiğinde ortaya çıkan en belirgin sonuç, dünyada Ar&Ge harcamaları ve sonuçları bakımından “iki kutuplu” bir dünyaya doğru gidildiğidir. Çin ve Kore gibi Asya ülkeleri yüksek performans gösterirken, AB ve ABD birçok alanda yerini kaybetmektedir. Üye ülkelerin performansları ise çok çeşitlilik göstermektedir. Tüm üye devletler tek bir Stratejiyi takip ettiği halde performansları büyük farklılıklar göstermektedir ki bu durum birçok çalışmada “Karışık Lizbon Fotoğrafı” olarak adlandırılan sonuçtur. Bu çalışmadaki ikinci soru, Lizbon’da koyulan hedeflerin uluslararası rekabet gücünü artırmak açısından ne kadar anlamlı olduğunu sormaktadır. Bu soruya cevap vermek amacıyla regresyon analizi yapılmıştır. Analizde 3 hipotez kurulmuştur. İlk hipotez toplam Ar&Ge harcamalarının uluslararası rekabet gücüne etkisi olup olmadığını test etmektedir. İkinci hipotez ise dünyada özel sektörün Ar&Ge aktivitelerine katılımının artırılmasına yönelik politikaları dikkate alarak özel sector Ar&Ge harcamalarının devlet ve üniversite Ar&Ge harcamalarından daha etkin olup olmadığını sorgulamaktadır. Son hipotez ise, literatürde Ar&Ge harcamalarının sonucunda ortaya çıkan bilginin ticari ürünlere dönüşmesi için gerekli zamana ilişkin literatürde yer alan çalışmaları dikkate alarak, geçmiş dönem Ar&Ge harcamaların ihracat performansına etkisini test etmektedir. Regresyon analizi sonuçları Lizbon Stratejisinin politika olarak başarısızlığına rağmen, Stratejide koyulan Ar&Ge hedeflerinin, modelde Türkiye’nin yüksek teknolojisi ihracatının OECD içindeki payı ile temsil edilen, uluslararası rekabet gücü üzerinde istatistiksel olarak anlamlı bir etkisi olduğunu göstermektedir. Ayrıca, sektörel analiz özel sektör Ar&Ge harcamalarının ihracat performansı üzerinde devlet ve üniversite harcamalarından daha güçlü bir etkisi olduğunu göstermektedir.

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)0.006
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: Theoretical or conceptual
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.046
Threshold uncertainty score0.202

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0060.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0020.003
Science and technology studies0.0040.005
Scholarly communication0.0090.003
Open science0.0010.005
Research integrity0.0040.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0080.001

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.

Opus teacher head0.140
GPT teacher head0.402
Teacher spread0.262 · 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 designTheoretical or conceptual
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
Published2011
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueMarmara University Open Access SystemSame topicSirtuins and Resveratrol in MedicineFrench-language works237,207