SPİRİTÜEL SİYASET: ALTERNATİF BİR DUYGUSAL KAMUSAL ALAN OLUŞTURMA GİRİŞİMİ
Bibliographic record
Abstract
Bu çalışma genellikle apolitik olarak adlandırılan, bireysel değişimi, gelişimi ve tekâmülü hedefleyen spiritüel hareketler ile siyaset arasında duygular sosyolojisinin kavramsal imkânlarını kullanarak bir ilişki kurmaya çalışıyor. Spiritüel hareketlerin spiritüel nitelikleri yanında büyük oranda duygulara hitap ettiğini; bir tür duygu siyaseti yürüttüklerini ve alternatif bir duygusal kamusal alan inşa etmeye çalıştıklarını iddia ediyor ve bu iddiasını 2018 ve 2020 yılları arasında yaptığımız bir alan araştırmasının verilerinden yararlanarak temellendirmeye çalışıyor. Bunun için öncelikle duygu siyaseti ile neyi kastettiğimizi, ardından da spiritüel hareketleri neden bu kapsamda değerlendirdiğimizi anlatmaya çalışacağız. Böylece hem duygular sosyolojisi hem de spiritüel hareketler literatürüne katkı sunmayı amaçlıyoruz. Bu kapsamda öncelikle duygu, duygulanım, kamusal duygular ve duygu siyaseti gibi kavramları, bu kavramların içinden çıktığı duygular sosyolojisi alanı çerçevesinde ele alıp spiritüellik, duygular ve siyaset arasındaki ilişkileri tartışacak; ardından da bu tartışmaları birbiriyle bağlayıp alan bulgularıyla birleştirmeye çalışacağız. Makale, ulaştığımız sonuçların genel bir değerlendirmesi ile son bulacak.
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) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.033 | 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".