Unconditional Basic Income in the Framework of the Fourth Industrial Revolution: An Assessment for Turkey
Bibliographic record
Abstract
Bu makalenin temel amacı, yoksulluğu ve gelir eşitsizliğini azaltabilecek kısmi bir çözüm olarak kabul edilenkoşulsuz temel gelire (KTG) ilişkin tartışmaları değerlendirmektir. Çalışma ilk olarak gelir eşitsizliği ile neoliberalizmin hâkim iktisat anlayış haline gelmesi arasındabir ilişki olup olmadığı sorusuna cevap aramaktadır.İkinci olarak Türkiye gibi bazı ülkelerde önemli ölçülerdeartan işsizlik oranları ile derinleşen 4. Sanayi Devrimi (4.SD) arasında bir ilişki olup olmadığını sorgulamaktadır.Üçüncü olarak kapitalist bir ekonomik sistemde hiçkimseyi aç ve korunmasız bırakmayacak politikalarınuygulanıp uygulanamayacağı sorusuna cevap aramaktadır. Dördüncü olarak yukarıdaki sorulara tatminkârcevaplar bulabilmek için makale, Brezilya, Hindistan,ABD, Kanada ve Finlandiya’dan bazı temel gelir deneylerini kısaca değerlendirmektedir. Daha sonra Türkiye’deüç alternatif KTG uygulamasının bütçe üzerinde oluşturacağı maliyetler hesaplanmaktadır. Son olarak, toplumaolumlu dışsallık yayılma olasılığını arttırmak için makalemütevazı bir teorik katkıda bulunmaktadır.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
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".