Bibliographic record
Abstract
Neoliberal evrede medyada yaşanan dönüşümler, demokrasilerde yaşanan dönüşümle yakından ilişkilidir. David Harvey’nin “zapt/mülksüzleştirme yoluyla birikim” olarak kavramsallaştırdığı neoliberal dönemin sermaye birikim pratikleri, medya endüstrilerinin ekonomi-politiğine ve medya teorilerine neoliberal dönüşümün çerçevesinden yeniden bakmayı gerekli kılmaktadır. Zapt/ mülksüzleştirme yoluyla birikim, şiddetin neoliberal dönemde sermaye birikim pratiklerinin ve kâr maksimizasyonunun yapısal bir parçası olduğunu netleştirmektedir. Medya ve şiddet ilişkisini ele alan önemli kuramlardan biri George Gerbner’in “ekme teorisi”dir. Ekme teorisi ile Gerbner, televizyonun başat hikaye anlatıcısı olarak, dünyayla kurduğumuz ilişkiye etkilerini tartışmaktaydı. Geleneksel medyanın bir teorisi olan ekme teorisinin mutlu şiddet, acımasız dünya sendromu ve ikinci derece etkiler gibi bazı kavramları, bu makalede ekonomi-politik bir bağlama oturtularak tartışılacaktır. Bu ekonomi-politik bağlam, neoliberalizmi sadece ekonomik bir teori olarak değil, politik bir teori olarak da gören Harvey, Foucault, Dardot ve Laval gibi düşünürler ile Gerbner’in teorisi ve kavramları arasında ilişki kurularak ele alınacaktır. Bu kavramların küresel, finansal ve dijital medya çağında bugün nasıl tartışılabileceği üzerine yeniden düşünülecektir. Gerbner’in kavramlarını ekonomi-politik bir bağlamda okumak, günümüzde (ister neoliberalizmin bir krizi, istersek onun varabileceği olağan bir durak olarak okuyalım) demokrasilerdeki değişim ile birlikte ele alınması gereken ana akım medyada yaşanan dönüşümü anlamak adına son derece önemli bir kavrayış sunmaktadır.
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.047 | 0.010 |
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".