Türkiye’nin Kitlesel Akınlar Deneyiminin Çatışma Modeli ve 3Ka Ekseninde Değerlendirilmesi
Bibliographic record
Abstract
Türkiye uluslararası göç yazınına sonradan girmiş eski bir göç ve göçmen ülkesidir. Özellikle 19. yüzyıl sonundan itibaren yaşanan uluslararası nüfus hareketlerinin önemli bir kısmı, şiddetli çatışmalar karşısında yerinden olan nüfusların sınır aşan hareketleri olarak gerçekleşmiştir. Bu çalışmada, Suriyelilerin 2011 tarihinde Türkiye’ye yönelik kitlesel akınları ile yeniden tartışılmaya başlanan kitlesel akın kavramı, çatışma eksenli bir kuramlaştırılma üzerinden ele alınmaktadır. Bu bağlamda Türkiye’nin deneyimlediği tüm göç hareketleri değil, sadece kitlesel akınlar incelenmektedir. Teorik arka planını Çatışma ve Göç Kültürleri Modeline dayandırdığımız bu çalışmada insan hareketliliğinin öncelikle hedef ülkenin çekiciliği değil, kaynak ülkelerdeki çatışmaların motive edici rolü vurgulanmaktadır. Bu bağlamda çatışmaların makro düzeyde Göçün 3KA’sı olarak ifade ettiğimiz, Katılım, Kalkınma ve Kitle Açıklarının insani güvensizlik kaynağı olduğunu ve bunların kitlesel akınları yönlendirdiğini tartışıyoruz. Böylelikle bu çalışmada, yaygın olarak “ani ve öngörülemez” olarak tanımlanan kitlesel akınların aslolarak öngörülebilir olduklarına işaret eden ve biriken insani güvensizlik algısına dikkat çekerek, kitlesel akın tanımını yeniden tartışmaya açmaktayız. ABSTRACT IN ENGLISH Understanding Mass Movements to Turkey in Reference to the Conflict Model of Migration and 3Ds Despite entering the international migration literature more recently, Turkey has long been an emigration and immigration country. International population movements to Turkey, especially movements at the end of the 19 century, was mostly by those who lost their houses because of the intensive conflicts happening in the origin countries. We discuss mass migrations to Turkey with reference to the Conflict Model of Migration. We argue that conflicts in places of origin are primarily important in mass migration movements. We look at the sources of conflict and insecurity classified into the 3Ds (Democratic Deficit, Development Deficit and Demographic Deficit) to explain human mobility. Thus, we argue that mass population movements that are often described as “sudden” and “unpredictable” can in fact be predictable if cumulative human insecurity factors are taken into account.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.023 | 0.007 |
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".