MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W7132507271

2000'li yıllarda Türkiye'de kentlerin dönüşümü : farklılaşan emek ve işçileşen çocuklar Küçükçekmece Ayazma örneği

2019· dissertation· tr· W7132507271 on OpenAlexaboutno aff
Nihan Yıldırım Yıldız

Bibliographic record

VenueMarmara University Open Access System · 2019
Typedissertation
Languagetr
FieldSocial Sciences
TopicUrban Planning and Governance
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsWork (physics)Settlement (finance)Quarter (Canadian coin)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Her üretim tarzı kendi kent mekânını yaratmaktadır. Dolayısıyla tarihsel süreç içerisinde üretim biçimlerinde yaşanan değişimler kentlerde bir takım değişim ve dönüşümleri meydana getirmektedir. Bu çerçevede değerlendirildiğinde sermaye birikim krizine bağlı olarak uygulamaya konulan neo-liberal politikalar ve Post-fordist üretim ilişkileri, sanayileşmeyle beraber değişim gösteren kent olgusunu kendi içerisinde değiştirmiş ve dönüştürmüştür. Diğer bir ifadeyle sanayileşme dönemiyle birlikte sermaye birikim aracı olan kentler neo-liberal politikalar ve beraberinde Post-fordist üretim ilişkileri ile birlikte sermaye birikiminin esas aktörü haline gelmiştir. 2000’li yıllarla beraber hızlanan kentsel dönüşüm uygulamaları, kentte sınıflar arasındaki ayrışmayı derinleştirmiş; zenginin daha zenginleştiği yoksulun daha yoksullaştığı bir süreci beraberinde getirmiştir. Ancak esas etki çocular ve yoksul çocuklar üzerinde görülmektedir. Çünkü kentsel dönüşüm süreci yoksul ailelerin üzerindeki ekonomik yükü artırmaktadır. Bu durum ise yoksul ailelerdeki çocukların emek piyasasına dâhil olmasına neden olabilmektedir. Zira çocuklarda yoksulluğun en büyük yansıması çocuk işçiliği olarak ortaya çıkmaktadır. Bu bağlamda çalışmamız Türkiye’de kentsel dönüşüm uygulamalarının kapsamlı olarak gerçekleştirildiği ilk örneklerden olan Küçükçekmece ilçesi Ayazma mahallesinde yaşanan dönüşüm süreci ile ortaya çıkan yoksullaşmadan etkilenen ve bu sebeple emek piyasasına dâhil olan çocukları ele almaktadır.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Scholarly communication, Open science, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.246
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.002
Meta-epidemiology (broad)0.0020.001
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0030.000
Scholarly communication0.0050.005
Open science0.0130.003
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.002

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.

Opus teacher head0.077
GPT teacher head0.378
Teacher spread0.301 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2019
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueMarmara University Open Access SystemSame topicUrban Planning and GovernanceFrench-language works237,207