Class, Family, Income and Wealth: Farming and Non-Farming Landowners in the Occupational and Social Class Orders in Turkey
Notice bibliographique
Résumé
This study presents the trajectory of changes in land ownership and land use and of the differences observed since the mid-1990s in the average amount of annual disposable income (and of wealth) within and between farming and non-farming landowning households in Turkey. The study makes use of the data sets of the Household Budget Surveys conducted by the Turkish Institute of Statistics (TUIK) in 1994, 2002, 2005, 2010, 2015 and 2017. The data sets have been analysed in connection with four main themes: (i) the patterns of structural change in landownership and land use, (ii) the patterns of structural change in the locations of farming and non-farming landowners in the occupational and social class orders, (iii) the patterns of changes and the persistence of differences in the average amounts of annual disposable incomes and wealth within and between the social classes of farming and non-farming landowners and (iv) the effect of family type on the differences of income and wealth. The results indicate that Turkish agrarian structures have undergone significant structural changes in the last quarter of a century, and there are persisting and significant differences of income (and of wealth) at the national level as well as among farming and non-farming landowning households. However, the same kind of differences do not hold true for differences in the average amount of farm land owned. On the contrary, these differences have strong associations with family type among farming as well as non-farming households.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 ».