2000'li yıllarda Türkiye'de kentlerin dönüşümü : farklılaşan emek ve işçileşen çocuklar Küçükçekmece Ayazma örneği
Notice bibliographique
Résumé
Her üretim tarzı kendi kent mekânını yaratmaktadır. Dolayısıyla tarihsel süreç içerisinde üretim biçimlerinde yaşanan değişimler kentlerde bir takım değişim ve dönüşümleri meydana getirmektedir. Bu çerçevede değerlendirildiğinde sermaye birikim krizine bağlı olarak uygulamaya konulan neo-liberal politikalar ve Post-fordist üretim ilişkileri, sanayileşmeyle beraber değişim gösteren kent olgusunu kendi içerisinde değiştirmiş ve dönüştürmüştür. Diğer bir ifadeyle sanayileşme dönemiyle birlikte sermaye birikim aracı olan kentler neo-liberal politikalar ve beraberinde Post-fordist üretim ilişkileri ile birlikte sermaye birikiminin esas aktörü haline gelmiştir. 2000’li yıllarla beraber hızlanan kentsel dönüşüm uygulamaları, kentte sınıflar arasındaki ayrışmayı derinleştirmiş; zenginin daha zenginleştiği yoksulun daha yoksullaştığı bir süreci beraberinde getirmiştir. Ancak esas etki çocular ve yoksul çocuklar üzerinde görülmektedir. Çünkü kentsel dönüşüm süreci yoksul ailelerin üzerindeki ekonomik yükü artırmaktadır. Bu durum ise yoksul ailelerdeki çocukların emek piyasasına dâhil olmasına neden olabilmektedir. Zira çocuklarda yoksulluğun en büyük yansıması çocuk işçiliği olarak ortaya çıkmaktadır. Bu bağlamda çalışmamız Türkiye’de kentsel dönüşüm uygulamalarının kapsamlı olarak gerçekleştirildiği ilk örneklerden olan Küçükçekmece ilçesi Ayazma mahallesinde yaşanan dönüşüm süreci ile ortaya çıkan yoksullaşmadan etkilenen ve bu sebeple emek piyasasına dâhil olan çocukları ele almaktadır.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,013 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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.
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».