Konut yoksunluğu ve toplu konut üretiminde farklı sistemlerin incelenmesi: Çin örneği üzerinden Türkiye'ye bakmak
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Toplumsal refahın sağlanmasında önemli bir araç olan konut, 1948 yılında İnsan Hakları Evrensel Bildirgesi'yle bir hak olarak ele alınmış ve bu hakkın yerine getirilmesinde devletler başat aktör olarak görevlendirilmiştir. Bunun üzerine devletler gerek doğrudan üretim yaparak gerekse dolaylı yollarla üretimi sübvanse ederek konut hakkının yerine getirilmesini sağlamıştır. Devletlerin konut piyasasına müdahil olması ile hem düşük gelirli grupların uygun fiyatlı konut bulma ihtiyacına cevap veren hem de konut üretim maliyetlerini azaltıcı etkiye sahip olan toplu konutların üretimi hızlı bir şekilde artış göstermiştir. Çin 1980'li yıllarda neo-liberal politikalardan etkilenmiş, toplu konut üretimini azaltmıştır. Ancak 2007 yılında Çin, dünya genelinin aksine bir rota çizerek 'herkes için yeterli konut' sloganı ile toplu konut üretimini ve bunun için gerekli sübvansiyonları artırma kararı almıştır. Türkiye'de ise geçmişten günümüze kadar toplu konut üretimi ve üretim için gerekli sübvansiyonlar sınırlı kalmıştır. Devlet, ağırlıklı olarak yasal düzenlemeler yoluyla konut piyasasına müdahil olmayı tercih etmiş ve konut üretiminde piyasanın rolünü artırıcı politikalar benimsenmiştir. Bu çalışmada, toplu konut üretimini ve devletin konut politikasına müdahalesini artıran Çin ile toplu konut üretimini azaltan ve konut politikalarında piyasanın rolünü artırıcı faaliyetler yürüten Türkiye'nin karşılaştırmalı analizi yapılmaktadır. Çalışmanın amacı, iki farklı ülkenin deneyimlerinden yola çıkarak Türkiye için yeni politika önerilerinde bulunmak, devletin konut politikasına müdahalesinin önemini ve gerekliliğini ortaya koymaktır.<br>
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.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.002 |
| Open science | 0.003 | 0.001 |
| Research integrity | 0.003 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.003 |
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 it