YÖNETİMDE KAYIRMACI UYGULAMALAR ÜZERİNE NİTEL BİR ÇALIŞMA
Bibliographic record
Abstract
Kayırmacılık, örgütsel ve yönetsel anlamda, kamu görevlerine yapılan atamalarda ve terfilerde akrabalık (nepotizm) veya tanıdık-dost (kronizm) ilişkilerine ya da siyasi veya din temelli ortaya çıkan gruplara öncelik verilmesi; kamu kaynaklarının siyasi iktidara yandaş, seçmen kesimlerini kayıracak biçimde yönlendirilmesi (kliyentalizm) gibi anlamlara gelmektedir. Araştırma, sürekli karşılaşılan kayırmacı uygulamaların tam anlamıyla çerçevesini çizebilmeyi ve farklı olan tam anlamı ile tanımlanamamış boyutlarını tespit etmeyi amaçladığından olgubilim deseni ile dizayn edilmiştir. Araştırmanın örneklemini, araştırmanın evrenini oluşturan Başbakanlığa bağlı Bakanlıklardan Cumhuriyetin kuruluşu ile birlikte teşkilatlandırılmış dört bakanlıkta en az 10 yıl görev yapmış kişilerden amaçlı örnekleme metotlarından kartopu örnekleme yöntemi ile belirlenmiş olan 26 kişi ile görüşülmüştür. Araştırmada kamu kurumlarında özellikle terfi işlemlerinde kayırmacı uygulamalara sıklıkla rastlandığı, geçmişte yaygın olarak görülen nepotizm ve hemşehricilik türleri azalma gösterirken, siyasi kayırmacılık türünün hâlâ en fazla başvurulan kayırmacılık türü olduğu tespit edilmiştir. Ayrıca kamu kurumlarında yaygın olarak görülen ikinci kayırmacılık türünün ise dini referansla oluşturulan kendilerine benzeşenleri koruyup kollama olarak tanımladığımız hiyerokratik kayırmacılık türü olduğu tespit edilmiştir. Araştırma sonuçlarından hareketle, kayırmacılık türlerine yönelik bir sınıflama geliştirilmiştir. Kayırmacı ilişkilerin yapılacak yeni çalışmalarla detaylandırılması ve geliştirilmiş olan kayırmacılık türlerine yönelik sınıflama ile birlikte hiyerokratik kayırmacılık türü ile ilgili çalışmaların yapılması önerilmektedir.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.036 | 0.009 |
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".