MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W7019669701

İklim değişikliğiyle mücadelede yerel yönetimlerin rolü ve yeşil yeni düzen

2022· dissertation· tr· W7019669701 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueMarmara University Open Access System · 2022
Typedissertation
Languagetr
FieldEnvironmental Science
TopicSustainability and Climate Change Governance
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsWork (physics)Key (lock)Quarter (Canadian coin)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

İklim değişikliğinin etkilerini tüm dünya yaşayanları olarak hissederken, henüz ülkelerin ortak bir zeminde buluşup net bir eyleme geçemediğine şahit olmaktayız. Bu tezin konusu, yerel yönetimlerin iklim değişikliğiyle mücadeledeki etkinliği ve önemi ile Yeşil Yeni Düzen kavramıdır. Yapılan literatür taramasında yerel yönetimlerin, geçmişten günümüze, belirtilen süreçte etkin kullanılmasının majör bir etkisi olup olamayacağının Yeşil Yeni Düzen kapsamında araştırılmasına rastlanmamıştır. Önümüzdeki günlerde çokça konuşulacak hatta Amerika’dan Güney Kore’ye kadar uygulanmaya geçilmesi hedeflenen Yeşil Yeni Düzen’in böyle bir çalışmada yer alması, literatürde önemli bir boşluğu dolduracaktır. Yeşil Yeni Düzen ve Yerel Y önetimlerin İklim Değişikliğindeki rolü ile ilgili Türkiye’de sınırlı sayıda araştırma ve kaynak bulunmaktadır, bu açıdan özgündür. Bu çalışma ile Yeşil Yeni Düzen’in yerel düzeyde olası etkilerinin akademik bir çalışma ile önceden ortaya koyulmuş olmasının yol gösterici olacağı ve literatüre katkısı olacağı öngörülmektedir. Bu tez çalışmasının amacı, yerel yönetimlerin iklim değişikliğiyle mücadeledeki önemini ortaya koymak; yerel uygulamaların ulus ötesi iklim değişikliği politikalarına kıyasla etkilerini ve Yeşil Yeni Düzen’deki yerini sunmaktır. Çalışma kapsamında iklim değişikliğinin nedenleri, dünyada yarattığı sonuçlar ile bu sonuçlara yönelik geçmişten günümüze sunulan çözüm politikalarının irdelenmesi; bu politikaların eksiklerinin ortaya konulması, sunulan çözüm yollarının yerel düzeydeki kapsama alanlarının incelenmesi ve son olarak da Yeşil Yeni Düzen’in araştırılması hedeflenmektedir. Bu çalışmada sosyal bilimlerde en çok tercih edilen nitel araştırma yöntemlerinden döküman analizi ile veri toplama yöntemi kullanıldığı için saha araştırmasına gerek duyulmamıştır. Dökümanların analizinde eleştirel bakış açısı benimsenmiş, tümdengelim yöntemi ile açıklayıcı bir çalışmanın ortaya çıkması hedeflenmiştir.

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)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.030
Threshold uncertainty score0.101

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.005
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0020.002
Scholarly communication0.0050.003
Open science0.0010.002
Research integrity0.0020.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0300.007

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 head0.037
GPT teacher head0.314
Teacher spread0.276 · 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 designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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
Published2022
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueMarmara University Open Access SystemSame topicSustainability and Climate Change GovernanceFrench-language works237,207