Analysis of Food Security Performances of G7 Countries: An Application with LOPCOW-based DNMA Method

Büyük ekonomilerin gıda güvenliği performansını analiz etmek, küresel gıda güvenliği politikaları ve daha geniş ekonomi üzerindeki önemli etkisi nedeniyle hayati öneme sahiptir. Bu çalışma, G7 ülkelerinin gıda güvenliği performanslarını Logaritmik Yüzde Değişimine Dayalı Objektif Ağırlıklandırma (LOPCOW) tabanlı Çift Normalizasyon Tabanlı Çoklu Birleştirme (DNMA) Çok Kriterli Karar Verme (MCDM) yöntemi ile değerlendirmek için 2022 yılına ait en güncel Verileri Küresel Gıda Güvenliği Endeksi (GFSI) kullanmaktadır. Ayrıca, bu ülkelerin gıda güvenliği performansını, Economist Impact tarafından daha önce değerlendirilen verilerle birlikte, ENTROPY, Kriterler Arası Korelasyon Üzerinden Kriter Önemlendirme, İstatistiksel Varyans Yöntemi ve Kriterlerin Çıkarma Etkilerine Dayalı Yöntem gibi çeşitli kriter ağırlıklandırma yöntemleri ile Değer Aralığı Yöntemi, Toplam Oran Değerlendirme Yöntemi, İdeal Çözüme Benzerlik ile Tercih Sıralama Tekniği, Basit Toplam Ağırlıklandırma Yöntemi, Ağırlıklı Çarpım Yöntemi ve Ağırlıklı Toplam ve Çarpım Birleştirme Değerlendirme Yöntemi gibi birçok MCDM tekniği ile incelenmektedir. Analiz, bu ülkeler için en önemli GFSI kriterlerinin Sürdürülebilirlik, Uyumluluk ve Erişilebilirlik olduğunu ortaya koymaktadır. LOPCOW tabanlı DNMA yöntemine göre, ülkelerin gıda güvenliği performansları sırasıyla Kanada, Japonya, İtalya, Fransa, ABD, Birleşik Krallık ve Almanya şeklindedir. Özellikle, ABD, Birleşik Krallık ve Almanya 'nın gıda güvenliği performans değerleri ortalamanın altındadır. Bulgular, G7 ülkelerinin küresel gıda güvenliği ve ekonomiye katkılarını artırmak için Sürdürülebilirlik ile Uyumluluk ve Erişilebilirlik ile ilgili anlamlı eylemlere öncelik vermeleri gerektiğini önermektedir. Ayrıca, Almanya, Birleşik Krallık ve ABD'nin küresel gıda güvenliği ve küresel artırmak için söz konusu ülkelerin gıda güvenliği performanslarını artırmaları gereklidir. Metodolojik olarak, LOPCOW tabanlı DNMA yöntemi, duyarlılık analizi ile duyarlılık, karşılaştırmalı analizde güvenilirlik ve geçerlilik, simülasyon analizinde ise sağlamlık ve istikrara uyum sağladığı gözlenmiştir. Bu nedenle, LOPCOW tabanlı DNMA yönteminin, GFSI çerçevesinde G7 ülkelerinin gıda güvenliği performansının ölçülebileceği değerlendirilmiştir.

Authors

Publication Details

Journal
DergiPark (Istanbul University)
Published
2024-08-25
Primary Topic
Global Trade and Competitiveness
Type
article
Field-Weighted Citation Impact
0.00
Controls
|||
ALL TIME
JAN
FEB
MAR
APR
MAY
JUN
JUL
AUG
SEP
OCT
article

Analysis of Food Security Performances of G7 Countries: An Application with LOPCOW-based DNMA Method

Furkan Fahri Altıntaş
DergiPark (Istanbul University)
Global Trade and Competitiveness
article

Analysis of Food Security Performances of G7 Countries: An Application with LOPCOW-based DNMA Method

Furkan Fahri Altıntaş
article en

Abstract

Büyük ekonomilerin gıda güvenliği performansını analiz etmek, küresel gıda güvenliği politikaları ve daha geniş ekonomi üzerindeki önemli etkisi nedeniyle hayati öneme sahiptir. Bu çalışma, G7 ülkelerinin gıda güvenliği performanslarını Logaritmik Yüzde Değişimine Dayalı Objektif Ağırlıklandırma (LOPCOW) tabanlı Çift Normalizasyon Tabanlı Çoklu Birleştirme (DNMA) Çok Kriterli Karar Verme (MCDM) yöntemi ile değerlendirmek için 2022 yılına ait en güncel Verileri Küresel Gıda Güvenliği Endeksi (GFSI) kullanmaktadır. Ayrıca, bu ülkelerin gıda güvenliği performansını, Economist Impact tarafından daha önce değerlendirilen verilerle birlikte, ENTROPY, Kriterler Arası Korelasyon Üzerinden Kriter Önemlendirme, İstatistiksel Varyans Yöntemi ve Kriterlerin Çıkarma Etkilerine Dayalı Yöntem gibi çeşitli kriter ağırlıklandırma yöntemleri ile Değer Aralığı Yöntemi, Toplam Oran Değerlendirme Yöntemi, İdeal Çözüme Benzerlik ile Tercih Sıralama Tekniği, Basit Toplam Ağırlıklandırma Yöntemi, Ağırlıklı Çarpım Yöntemi ve Ağırlıklı Toplam ve Çarpım Birleştirme Değerlendirme Yöntemi gibi birçok MCDM tekniği ile incelenmektedir. Analiz, bu ülkeler için en önemli GFSI kriterlerinin Sürdürülebilirlik, Uyumluluk ve Erişilebilirlik olduğunu ortaya koymaktadır. LOPCOW tabanlı DNMA yöntemine göre, ülkelerin gıda güvenliği performansları sırasıyla Kanada, Japonya, İtalya, Fransa, ABD, Birleşik Krallık ve Almanya şeklindedir. Özellikle, ABD, Birleşik Krallık ve Almanya 'nın gıda güvenliği performans değerleri ortalamanın altındadır. Bulgular, G7 ülkelerinin küresel gıda güvenliği ve ekonomiye katkılarını artırmak için Sürdürülebilirlik ile Uyumluluk ve Erişilebilirlik ile ilgili anlamlı eylemlere öncelik vermeleri gerektiğini önermektedir. Ayrıca, Almanya, Birleşik Krallık ve ABD'nin küresel gıda güvenliği ve küresel artırmak için söz konusu ülkelerin gıda güvenliği performanslarını artırmaları gereklidir. Metodolojik olarak, LOPCOW tabanlı DNMA yöntemi, duyarlılık analizi ile duyarlılık, karşılaştırmalı analizde güvenilirlik ve geçerlilik, simülasyon analizinde ise sağlamlık ve istikrara uyum sağladığı gözlenmiştir. Bu nedenle, LOPCOW tabanlı DNMA yönteminin, GFSI çerçevesinde G7 ülkelerinin gıda güvenliği performansının ölçülebileceği değerlendirilmiştir.

DergiPark (Istanbul University)
Openalex Percentile: Top 46%
Global Trade and Competitiveness
AI Navigator

Ask Laika to Summarize, Analyze, and Connect papers live on the map.

Summarize Papers & Methodologies

Extract key findings, datasets, and comparative methods across publications.

Benchmark Rankings & Visual Analytics

Rank top research institutions, authors, funders, topics, and journals by Field-Weighted Citation Impact (FWCI) and paper volume with instant charts.

Connect Distant Disciplines

Bridge topological clusters on the map to find hidden collaborative intersections.

Analysis of Food Security Performances of G7 Countries: An Application with LOPCOW-based DNMA Method — Furkan Fahri Altıntaş · DergiPark (Istanbul University) (2024) | TGRS Research Map | TGRS