KAMUYA YARARLI İŞLERDE ÇALIŞTIRMA YAPTIRIMI VE KAMUYA YARARLI İŞLERDE ÇALIŞTIRMA YAPTIRIMININ TARİHSEL GELİŞİM SÜRECİ
Bibliographic record
Abstract
Kamuya yararlı işlerde çalıştırma yaptırımı, XX. yüzyılın son çeyreğinde dünyada ceza adalet sisteminde yaşanan değişim ve dönüşümlerin etkisiyle önce kurumsal anlamda Avrupa'da teşkilatlanmaya başlamış; 2005 yılından itibaren de denetimli serbestlik sistemi içerisinde Türkiye’de yerini almıştır. Batılı ceza kanunlarından yapılan aktarımların etkisiyle denetimli serbestlik kapsamında yer alan bu yaptırım aslında, Osmanlı Devleti'nin Klasik Dönemi'ne kadar dayanır. Osmanlı Devleti'nden başlayarak Cumhuriyet Dönemi'nden bugüne kadar ulaşan bir tarihsel gelişim sürecine sahip kamuya yararlı işlerde çalıştırma yaptırımı, çeşitli boyutları olan bir yaptırım türü olarak dikkati çekmiştir. Bireysel menfaatten önce toplumsal menfaati önemseyen bu yaptırım, tarihsel süreç içerisinde işgücü açığı hissedilen ve devlet için de stratejik görülen iş kollarında bir işgücü kaynağı olarak önemli görülmüştür. Ayrıca bu yaptırım suçlunun ıslah edilmesi, çalışma motivasyonu kazanması ve toplumun korunmasına da hizmet etmesinden dolayı günümüz ceza adalet sisteminin ayrılmaz bir parçası hâline dönüşmüştür. Bu araştırmada kamuya yararlı işlerde çalıştırma yaptırımının kavramsal çerçevesinin yanı sıra dünyada ve bilhassa ülkemizde bu yaptırımın geçmişten günümüze kadar uzanan tarihî gelişim süreci, arşiv belgeleri ve resmî veriler ışığında tahlil edilmeye çalışılmaktadır
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.022 | 0.005 |
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 source (direct Gemma or distilled Codex), 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".