TÜRKİYE’DE YAPILAN DİNDARLIK-BAĞIMLILIK ÇALIŞMALARININ ANALİZİ
Bibliographic record
Abstract
Modern zamanların salgını olarak anılmaya başlayan bağımlılıktan pek çok kişi muzdarip.Salgın derecesine ulaşan, bağımlılığın hem tanımlanması hem de tedavisi oldukça güçlükler barındırmaktadır.Bu zorlukların yanında gün geçtikçe bağımlılık türlerine yeni bağımlılık türleri de eklenmektedir.İnsanın bağımlılık geliştirebileceği şeylerin sayısı bir hayli fazladır.Din, çeşitli ahlak, inanç ve ibadet kurallarından oluştuğu için, bu kurallarla birlikte inançlıların hayatlarına, davranışlarına ve içinde bulundukları ilişkiler ağına etki eder.Dolayısıyla din ve bağımlılık arasında, temelde dinin zarar verici davranışları yasaklamasından dolayı bir ilişki vardır.Bu ilişki çeşitli araştırmacılar tarafından yapılan çalışmalarla incelenmektedir.Türkiye'de bağımlılık ve dindarlık çalışmaları son çeyrek yüzyıldır giderek artmaktadır.Bu çalışmanın amacı, Türkiye'de yapılan bağımlılık ve dindarlık araştırmalarının eğilimlerini ortaya koymak ve yöntemsel açıdan bu araştırmaların özelliklerini tespit etmektir.Bu çalışma nitel araştırma yöntemlerinden doküman analizi yöntemi kullanılarak yapılmıştır.Çalışmanın verileri doküman analizi yöntemi kullanılarak elektronik ortamda, YÖK Tez Merkezi, DergiPark ve Google Akademik web sayfaları üzerinden elde edilmiştir.Elde edilen verilen içerik analizi ve betimsel analiz yöntemi kullanılarak çözümlenmiş ve analiz edilmiştir.Elde edilen çalışmalar; çalışmanın türü, çalışmanın yapıldığı yıl, çalışmada kullanılan yöntem, çalışmada kullanılan veri toplama tekniği, çalışmada araştırılan bağımlılık türü, çalışmanın yapıldığı anabilim dalı,
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.020 | 0.002 |
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".