MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7019610922

Güney Avrupa refah rejimi bağlamında nüfusun yaşlanmasının sosyal etkileri: İspanya, İtalya, Yunanistan ve Türkiye mukayesesi

2020· dissertation· tr· W7019610922 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueMarmara University Open Access System · 2020
Typedissertation
Languetr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntergenerational Family Dynamics and Caregiving
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocial policyQuarter (Canadian coin)Population ageingSocial protectionSocial lifeSocial assistancePopulationPension system
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dünya nüfusunun yaşlandığı son çeyrek asırda yaşlılık eksenli politikalar önem kazanmıştır. Nüfusun yaşlanması dünyanın birçok bölgesinde bir sorun olarak dile getirilirken bir yandan da hükümetlerin sosyal politika anlayışları daha çok yaşlı merkezli politikalara doğru evirilmektedir. Bu değişim yaşlılara yönelik sosyal politika uygulamalarının yıllar içerisindeki artış ve gelişiminin incelenmesiyle görülebilir. Bu tezde nüfusun yaşlanmasının sosyal etkileri ülkelerin emeklilik sistemleri, sosyal yardımları ve yaşlı bakım hizmetleri üzerinden incelenmiştir. Mukayese için seçilen İtalya, İspanya ve Yunanistan’ın geç sanayileşen ülkeler olmaları ve Türkiye ile kültürel olarak ortak yönlerinin bulunması, bu ülkelerin seçilmesinde etkili olmuştur. Söz konusu mukayese için birincil ve ikincil veriler incelenerek emeklilik harcamaları, sosyal harcamalar, yaşlı bakımı için formel ve enformel kurumların etkinliği gibi veriler üzerinden ülkelerin benzerlikleri ve farklılıkları incelenmiştir. Nüfuslarının yaşlanma hızları dikkate alındığında bu ülkeleri gelecekte yaşlı yoksulluğu, yaşlı refahında düşüş, güvenden yoksun bir yaşlılık dönemi, genç kuşakla çatışmalar gibi sosyal sorunların artış göstermesi düşünülmektedir. Bu açıdan, Türkiye’nin yakın gelecekte yaşlanması beklenen nüfusunu etkin kullanabilmesi için yaşlıların toplumdan uzaklaştırılmadan gündelik hayatın içerisinde mümkün olduğu kadar aktif olmalarını sağlayan ve enformel bakımı teşvik eden politikaların üretilmesi önerilmiştir.
\n
\n--------------------
\nIn the last quarter of the century, aging policies have increased in importance due to the ageing of the world population. This situation is a pressing issue in all industrialized countries; thus the governments have shifted the focus of the social policies towards elderly-centered policies. This change can easily be noticed from the increasing and developing number of social policies and practices for elderlies. The social impacts of the ageing population have been investigated with three factors which are pension systems, social assistance, and elderly care services. Italy, Spain, and Greece are chosen to compare with Turkey as they have cultural similarities and they are all late-industrialized countries. Through examining the primary and secondary data, similarities and differences between countries in terms of pension expenditures, social expenditures, the effectiveness of formal and informal elderly care institutions have been investigated. By considering their ageing population rates, social problems such as the elderly poverty, a decline in the elderly welfare, a precarious old-aged period, and relationships with younger generations involving potential conflicts will emerge in the future. In this regard, in order to utilize the estimated elderly population of Turkey effectively, some social policies which allow older adults to be active as much as possible in daily life without isolating them and informal care are proposed.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Science ouverte, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,846
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0040,000
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0100,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,296 · 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