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Enregistrement W4387058665 · doi:10.52791/aksarayiibd.1325208

Sanayi Devrimleri Tarihinde Kadın İstihdamı ve İktisadi Gelişim Süreci

2023· article· tr· W4387058665 sur OpenAlexaff
Gizem LEVENTER, Ayşen Altun Ada

Notice bibliographique

RevueAksaray Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi · 2023
Typearticle
Languetr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender Studies and Social Issues
Établissements canadiensYukon University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Geçmişten günümüze sanayileşme süreci dört aşamada gerçekleşmiştir. 18. yüzyılın sonlarına doğru buhar makinesinin icat edilmesiyle Birinci Sanayi Devrimi başlamış ve üretim faaliyetleri fabrikalara taşınmıştır. İkinci Sanayi Devrimi’yle birlikte üretimde elektrik sistemleri kullanımına geçilmiş ve seri üretim ortaya çıkmıştır. Tüm bu gelişmeleri takiben, elektronik ve bilgisayar teknolojisinin gelişmesiyle üretimde otomasyonun sağlandığı dönem ise Üçüncü Sanayi Devrimi ile olmuştur. Teknolojinin gelişmesi ve üretimde akıllı makinelerin kullanılmaya başladığı dönem ise Dördüncü Sanayi Devrimidir. Her sanayi devrimi yaşandığı dönem itibariyle sosyal ve ekonomik dönüşümleri beraberinde getirmekle birlikte işgücü piyasalarını etkilemiş ve kadın işgücü için önemli bir dönüm noktası olmuştur. Bu doğrultuda kadınların işçi statüsüyle çalışma hayatına dahil olmaları da sanayi devrimi ile gerçekleşmiştir. Bu çalışmanın amacı, sanayi devrimleri sürecinde kadın istihdamının gelişimini ele almak; özelde Türkiye’de kadının çalışma hayatındaki durumunu ve kadın istihdamının iktisadi gelişmeye olan katkısını ortaya koyabilmektir. Gelişen teknoloji ile birlikte ortaya çıkan yeni meslek grupları çerçevesinde kadının ekonomideki önemini açıklamaktır. Çalışma; tarihsel süreçte sanayi devrimlerini, kadın istihdamı gelişimini açıklayabilmek saiki ile ele almaktadır. Çalışmada, iktisadi gelişme açısından kadın istihdamının önemli olduğu fakat uygulanan politikaların kadın istihdamını istenilen düzeyde arttıramadığı sonucuna ulaşılmıştır. Bu doğrultuda cinsiyet eşitsizliğine ve kadın istihdamına yönelik politikaların geliştirilmesi gerektiği belirtilerek, kadının mevcut ve yeni meslek gruplarına dahil olabilmesi adına politika önerilerinde bulunulmuştur.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,099

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0300,007

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,260 · 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'étudeSans objet
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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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