Erzurum'da dinî mûsikî geleneği
2021
0 views
0 downloads
Advisor: Doç. Dr. Erhan Özden
Abstract (TR)
Erzurum, asırlar boyunca Türk ve İslam geleneklerinin hayat bulduğu şehirlerden biri olduğu gibi bulunduğu konum itibariyle bu yörede oluşup gelişen ilmi, irfanî, sanatsal ve kültürel birikimleriyle hem bölge hem de İslam coğrafyası adına etkili bir şehir olmuştur. Pek çok âlime, ârife, âşığa ve şaire ev sahipliği yapan bu şehir, mûsikî kültürü açısından da oldukça zengindir. Özellikle Erzurum'daki tasavvufî hayat, geçmişten günümüze kadar sahip olduğu mûsikî geleneğini koruyarak devam ettirmiştir. Bu minvalde oluşan Erzurum Dinî Mûsikîsi hem cami hem de tekkede icra edilen formlarla yöreye özgü tavır ve üslup taşımaktadır. Erzurum'da irfanî gelenek içerisinde ortaya çıkan ve sözlü bir şekilde aktarılarak günümüze kadar ulaşan mûsikî geleneğinin koruma altına alınıp sonraki nesillere aktarılması son derece önemlidir. Bu bağlamda halk mûsikîsi nağmeleriyle birleşerek Erzurum dergahlarında okunan Erzurumlu mutasavvıf divan şairlerinin şiirleri ile; güzel sesli hafızların, imamların ve müezzinlerin Erzurum camilerinde yöreye özgü bir üslûpla dile getirdikleri ayetler, ezanlar, salâlar, dualar ve ilahiler bu çalışmada mevzubahis edilmiştir.
Author
Dr. Abdusselam Akbaş
Institution
How to Cite
Abdusselam Akbaş (Yüksek Lisans Tezi). Erzurum'da dinî mûsikî geleneği, 2021, İstanbul University.
Keywords
License
Tüm Hakları Saklıdır
This work is shared under the specified license terms.
More theses from İstanbul University
- In the covid 19 pandemic of female employees at a university hospital attitudes and affecting factors in nutrition of 9 months-6 years old children(2022)
- Türkiye'de sağ akımların 27 Mayıs Darbesi'ne dair algısı: 1960-1980(2020)
- La Turquie Gazetesi'nin 1890 yılı haberlerine göre: Osmanlı Devleti'nde iktisadi ve sosyal hayat (Fihrist-çeviri-değerlendirme)(2022)
- Emevîler döneminde toprak rejimi(2022)
- Merkel hücreli karsinomda tanısal ve prognostik belirteçler(2022)
- Solunum sistemi hastalıklarının sınıflandırılmasında makine öğrenmesi yöntemlerinin kullanımı(2021)