Türkiye’nin Kitlesel Akınlar Deneyiminin Çatışma Modeli ve 3Ka Ekseninde Değerlendirilmesi
Notice bibliographique
Résumé
Türkiye uluslararası göç yazınına sonradan girmiş eski bir göç ve göçmen ülkesidir. Özellikle 19. yüzyıl sonundan itibaren yaşanan uluslararası nüfus hareketlerinin önemli bir kısmı, şiddetli çatışmalar karşısında yerinden olan nüfusların sınır aşan hareketleri olarak gerçekleşmiştir. Bu çalışmada, Suriyelilerin 2011 tarihinde Türkiye’ye yönelik kitlesel akınları ile yeniden tartışılmaya başlanan kitlesel akın kavramı, çatışma eksenli bir kuramlaştırılma üzerinden ele alınmaktadır. Bu bağlamda Türkiye’nin deneyimlediği tüm göç hareketleri değil, sadece kitlesel akınlar incelenmektedir. Teorik arka planını Çatışma ve Göç Kültürleri Modeline dayandırdığımız bu çalışmada insan hareketliliğinin öncelikle hedef ülkenin çekiciliği değil, kaynak ülkelerdeki çatışmaların motive edici rolü vurgulanmaktadır. Bu bağlamda çatışmaların makro düzeyde Göçün 3KA’sı olarak ifade ettiğimiz, Katılım, Kalkınma ve Kitle Açıklarının insani güvensizlik kaynağı olduğunu ve bunların kitlesel akınları yönlendirdiğini tartışıyoruz. Böylelikle bu çalışmada, yaygın olarak “ani ve öngörülemez” olarak tanımlanan kitlesel akınların aslolarak öngörülebilir olduklarına işaret eden ve biriken insani güvensizlik algısına dikkat çekerek, kitlesel akın tanımını yeniden tartışmaya açmaktayız. ABSTRACT IN ENGLISH Understanding Mass Movements to Turkey in Reference to the Conflict Model of Migration and 3Ds Despite entering the international migration literature more recently, Turkey has long been an emigration and immigration country. International population movements to Turkey, especially movements at the end of the 19 century, was mostly by those who lost their houses because of the intensive conflicts happening in the origin countries. We discuss mass migrations to Turkey with reference to the Conflict Model of Migration. We argue that conflicts in places of origin are primarily important in mass migration movements. We look at the sources of conflict and insecurity classified into the 3Ds (Democratic Deficit, Development Deficit and Demographic Deficit) to explain human mobility. Thus, we argue that mass population movements that are often described as “sudden” and “unpredictable” can in fact be predictable if cumulative human insecurity factors are taken into account.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,007 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».