Bibliographic record
Abstract
Son yıllarda mobbing davalarının gittikçe artmasına rağmen kabul edilen mobbing davaları aynı ölçüde artmamaktadır. Mobbing davalarında kabul edilen tazminat taleplerinin az oluşu mobbingin çok iyi bilinmediğini ve yargılama sırasında ispat edilemediğini göstermektedir. Mahkemeler, mobbing iddiasına bağlı tazminat talepleri karşısında iddia edilen olgunun mobbing olup olmadığını değerlendirmekte, mobbingin unsurları yoksa manevi tazminat taleplerini reddetmektedir. Oysa her mobbing olgusu aynı zamanda kişilik hakkının ihlali anlamına gelmekte ve kişilik hakkının ihlali de manevi tazminatı gerektirmektedir. İddia edilen eylemler mobbing oluşturmasa bile kişilik hakkının ihlali sayılıyorsa manevi tazminata hükmedilmelidir. Manevi tazminatın belirlenmesinde belli ölçütlerin göz önünde bulundurulması zorunludur. Bu nedenle hakim tazminatı belirlerken takdir hakkını bilinçli şekilde kullanmalı ve hakkaniyete uygun bir karar vermelidir. Mobbing kişilik hakkının ağır şekilde ihlali olduğundan hükmedilecek tazminat miktarı da diğer ihlallere göre daha fazla olmalıdır.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".