MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W7132015070

Lobicilik düzenlemeleri : Avrupa Konseyi ülkelerinin uygulamaları ve Türkiye için bir model önerisi

2024· dissertation· en· W7132015070 on OpenAlexfundno aff
Melike Sönmez

Bibliographic record

VenueMarmara University Open Access System · 2024
Typedissertation
Languageen
FieldSocial Sciences
TopicPublic Administration and Governance
Canadian institutionsnot available
FundersAlberta-Pacific Forest Industries
KeywordsDoctrineWestern europePenal code
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Lobiciliğin karar almayı tamamlayıcı bir mekanizma olduğu bilinmektedir ve karar vermenin çoğulcu, şeffaf, hesap verebilir, etik olması ve uzman görüşünün karar alma süreçlerine dahil edilmesi gibi birçok açıdan faydalı olduğu ileri sürülebilir. Lobicilik mevzuata bağlı olarak yapılabileceği gibi, mevzuata uyulmaksızın da gerçekleştirilebilmektedir. Bu bağlamda, birçok ülke lobicilik faaliyetlerini yasal bağlamda düzenlemeyi tercih ederken, bazıları bunu yapmamaktadır. Ancak, lobicilik faaliyetleri düzenlenmediğinde lobicilik mekanizmasından sağlanabilecek faydalar göz ardı edilebilmektedir. Bu bağlamda Avrupa Konseyi (AK), üye devletlerin lobi faaliyetlerine yönelik düzenlemeleri tasarlarken dikkate almaları gereken önerileri ortaya koyan “CM/ Rec(2017)2” numaralı “Bakanlar Komitesinin üye devletlere kamusal karar alma bağlamında lobi faaliyetlerine ilişkin yasal düzenlemeye ilişkin tavsiyesi” başlıklı bir tavsiye kararı yayınlamıştır. Öte yandan, yalnızca 13 üye devletin lobicilik özelinde, lobicilik faaliyetlerini düzenleyen düzenlemeleri bulunmaktadır. Bunun yanısıra, geçmişte Macaristan’da lobicilik faaliyetleri düzenlenmekteyken söz konusu yasa yürürlükten kaldırılmıştır. Ayrıca, lobicilik düzenlemeleri bulunmayan ancak lobicilik mekanizmasının yalnızca bazı unsurlarını düzenleyen bazı ülkeler de bulunmaktadır. Bu bağlamda Türkiye'deki hukuk sisteminde ne özel bir lobicilik düzenlemesi bulunmakta ne de lobicilik mekanizmasına ilişkin bazı unsurlar düzenlenmektedir. Bu doğrultuda, bu tez Almanya, Avusturya, Birleşik Krallık, Fransa, Gürcistan, İrlanda, Karadağ, Güney Kıbrıs Rum Kesimi (GKRY), Kuzey Makedonya, Litvanya, Macaristan, Polonya, Sırbistan, Slovenya’nın lobicilik düzenlemelerini ve AK’nin CM/ Rec(2017)2 sayılı tavsiye kararını incelemeyi amaçlamaktadır. Ek olarak, lobicilik özelinde yasal düzenlemesi bulunmayan ancak lobicilik mekanizmasının bazı unsurlarını düzenleyen üye devletlere ilişkin bilgiler de tezde sunulmuştur. Son olarak incelenen düzenlemelerden önemli noktalar bir araya getirilerek Türkiye için tasarlanacak en uygun lobicilik düzenlemesine ilişkin öneriler sunulmaktadır.

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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
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 score0.040
Threshold uncertainty score0.080

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0020.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.002
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0040.002
Open science0.0010.001
Research integrity0.0020.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0130.003

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 head0.064
GPT teacher head0.395
Teacher spread0.332 · 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
Published2024
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueMarmara University Open Access SystemSame topicPublic Administration and GovernanceFrench-language works237,207