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Enregistrement W3037855272 · doi:10.26650/jspc.2019.78.0036

Türkiye’deki Suriyeli Sığınmacıların Sosyo-Ekonomik Yaşama Etkileri: Fayda Maliyet Ekseninde Bir Bakış

2020· article· tr· W3037855272 sur OpenAlexaboutno aff
Ayhan Gençler

Notice bibliographique

RevueSosyal Siyaset Konferansları Dergisi / Journal of Social Policy Conferences · 2020
Typearticle
Languetr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and experiences of immigrants and refugees
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRefugeeContext (archaeology)Socioeconomic statusForced migrationImmigrationGeographyMass migrationPolitical scienceQuarter (Canadian coin)Development economicsEconomyEconomic growthDemographyPopulationSociologyEconomicsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since the last quarter of the twentieth century, Turkey has been exposed to different waves of migration after certain regime changes in some of the countries within close proximity to it. In some countries in the Middle East and North Africa regions, anti-regime actions eventually turned into conflict; After these conflicts, also known as the Arab Spring, an influx of immigrants and asylum seekers/refugees started to emerge from these countries to our country. Turkey has been forced to host millions of Syrian refugees in a short space of time due to growing internal turmoil in neighbouring Syria and due to its open-door policy towards people fleeing from other countries. The uncertainty of the deployment of these refugees in Turkey, not to mention the uncertainty surrounding the duration of this situation, has led to the emergence of new problem areas in Turkey’s socio-economic life. This article examines the benefits and costs of Syrian refugees to our country’s social and economic life. In this context, the aim of this study is to demonstrate the effects of Syrian refugees on the socioeconomic life of Turkey, which has been involved in a mass migration movement for the first time in its history. Our primary aim in this study will be to examine the legal status of Syrian refugees and then the positive and negative effects of the refugee situation on education, health, safety, employment and the economy will be shown.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,002

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,301 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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