dc.contributor.author | Yıldırım, Engin | |
dc.contributor.author | Çalış, Şuayyip | |
dc.contributor.author | Sert, Mehmet Fatih | |
dc.date.accessioned | 2023-02-09T07:40:18Z | |
dc.date.available | 2023-02-09T07:40:18Z | |
dc.date.issued | 2021 | en_US |
dc.identifier.citation | Yıldırım, E., Çalış, Ş. & Sert, M.F. (2021). Makine öğrenmesi yoluyla sendikal haklarla ilgili olarak anayasa mahkemesine yapılan bireysel başvuruların analizi. Anayasa Hukuku Dergisi, 10(20), 459-488. | en_US |
dc.identifier.issn | 2147-1061 | |
dc.identifier.uri | https://search.trdizin.gov.tr/tr/yayin/detay/504053/makine-ogrenmesi-yoluyla-sendikal-haklarla-ilgili-olarak-anayasa-mahkemesine-yapilan-bireysel-basvurularin-analizi | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/11436/7549 | |
dc.description.abstract | Bu çalışma bir yapay zekâ tekniği olan makine öğrenmesi yoluyla
Anayasa Mahkemesinin (AYM) sendikal haklarla ilgili bireysel başvuru
kararlarının ihlalle sonuçlanıp sonuçlanmadığını öngörmeyi amaçlamaktadır. Konunun hukuki yönünün ve arka planının ortaya konulabilmesi
için AYM’nin sendikal haklarla ilgili içtihadı genel olarak değerlendirilmiştir. Daha sonra yapılan analizde bireysel başvuruların konu ve gerekçe kısımları veri olarak kullanılarak yüksek doğru tahmin oranlarına
(ortalama %90) ulaşılmıştır. Bu bize iyi yapılandırılmış ve standartlaştırılmış mahkeme kararlarından üretilen göreceli küçük bir veri setiyle bile
temel bir makine öğrenmesi tekniği kullanarak isabet yüzdesi yüksek
öngörülerde bulunmanın mümkün olduğunu göstermektedir | en_US |
dc.description.abstract | This article aims to predict whether an individual application regarding the Turkish Constitutional Court’s (TCC) trade union cases results in a “violation” or a “non-violation” decision by using machine
learning, an artificial intelligence (AI) technique. It gives an outline of
the Court’s trade union case law in order to provide legal background
and context for the research. We have predicted the court’s decisions on
these cases with the high success rates (average accuracy of 90%) by
using the subject of texts of the cases as data. The article has shown that
a basic machine learning technique can be successful in realizing accurate predictions even with relatively small data sets derived from wellstructured court rulings. | en_US |
dc.language.iso | tur | en_US |
dc.publisher | Anayasa Hukuku Araştırmaları Derneği | en_US |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | en_US |
dc.subject | Anayasa Mahkemesi | en_US |
dc.subject | Bireysel başvuru | en_US |
dc.subject | Sendikal haklar | en_US |
dc.subject | Makina öğrenmesi | en_US |
dc.subject | Yapay zeka | en_US |
dc.subject | Constitutional court | en_US |
dc.subject | Individual application | en_US |
dc.subject | Trade union rights | en_US |
dc.subject | Machine learning | en_US |
dc.subject | Artificial intelligence | en_US |
dc.title | Makine öğrenmesi yoluyla sendikal haklarla ilgili olarak anayasa mahkemesine yapılan bireysel başvuruların analizi | en_US |
dc.type | article | en_US |
dc.contributor.department | RTEÜ, İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi, İşletme Bölümü | en_US |
dc.contributor.institutionauthor | Sert, Mehmet Fatih | |
dc.identifier.volume | 10 | en_US |
dc.identifier.issue | 20 | en_US |
dc.identifier.startpage | 459 | en_US |
dc.identifier.endpage | 488 | en_US |
dc.relation.journal | Anayasa Hukuku Dergisi | en_US |
dc.relation.publicationcategory | Makale - Uluslararası Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanı | en_US |