A Comparative Analysis of International Agreements on Climate Change which Turkey Acceded
Bibliographic record
Abstract
Son yıllarda, çevresel kaynakların etkin yönetimi ve iklim değişikliği etkilerinin azaltılması yönünde uluslararası düzeyde, birçok ülkenin katılımı ile sonuçlanan farklı anlaşmalar ve sözleşmeler ortaya konulmuştur. Bu çalışmada, Türkiye’nin de taraf olduğu, yürürlüğe girmiş iklim anlaşmalarının karşılaştırmalı analizinin yapılması ve aralarındaki farklılıkların ortaya konulması amaçlanmıştır. Çalışmada, nitel araştırma yöntemi olarak literatür tarama ve içerik analizi yöntemi kullanılmış, 1985 Ozon Tabakasının Korunması için Viyana Sözleşmesi, 1987 Ozon Tabakasını İncelten Maddeler İlişkin Montreal Protokolü, 1987 BMİDÇS, 1997 Kyoto Protokolü ve 2016 Paris ve 2021 Glasgow İklim Anlaşmaları değerlendirmeye alınmıştır. Araştırma konusu olan protokol, anlaşma ve sözleşmeler genel esasları ile incelenmiş ve birbirleri ile kıyaslanarak karşılaştırmalı analizleri yapılmıştır. Böylece, önemli hususlar ve maddeler içeren bu anlaşma/sözleşmelerin karşılaştırmalı analizi yapılarak iklim değişikliği ile mücadelenin uluslararası hukuk alanındaki gelişme düzeyi ortaya konulmuştur. Karşılaştırma sonucunda her bir sözleşmenin bir öncekinden daha kapsayıcı olduğu ve daha bağlayıcı kurallar içerdiği tespit edilmiş ve iklim değişikliği ile mücadelede uluslararası iş birliğinin arttığına dair bir sonuç gözlemlenmiştir. Ayrıca, sera gazlarının emisyonunun azaltılması, iklim değişikliğinin hafifletilmesi için gerekli ancak yetersiz bir önlem olarak düşünülmekte, bunun yanı sıra, daha başarılı bir adaptasyon süreci için sosyal ve davranışsal düzenlemelere de ihtiyaç olduğu ön görülmektedir.
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 | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| 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".