Günümüz takı tasarımında porselenin 'Nazar olgusu' açısından yorumu
Bu tez size mi ait?
Bu kayıt toplu arşivden geldi. Sizinse profilinize bağlayın.
Özet (TR)
Takı geleneğinin nasıl ortaya çıktığını incelediğimizde aslında insanlık tarihinin başlangıcına varan derinlemesine bir araştırma yapmamız gerekir. Mağara resimleri ile başlayan bu yolculukta vücut resimlerinden sonra takı geleneği ortaya çıkmaktadır. Korunma, büyü, statü, süs; amacı ne olursa olsun takı geçmişe dair ipuçlarını bünyesinde barındıran bir literatür niteliğindedir. Takı geleneğinde etkili olan manevi inançlar birçok değişikliğe uğramış olsa da; bazıları günümüzde halen geçerliliğini korumaktadır. Günümüz takılarını incelediğimizde pek çok farklı kültürde ve coğrafyada ortak simgelere rastlanıyor olması; inanç sembolizminin halen takılarda kullanılmaya devam ettiğinin bir göstergesidir. Altın, gümüş, bronz, cam malzemelerle üretilen ve farklı formlar barındıran bu takıların tamamı aslında aynı inanca hizmet etmekte; tıpkı ilkel toplumlarda olduğu gibi; kötülükleri uzaklaştırmak, kötülükten korunmak, iyiyi çağırmak ve iyi olmak isteğini barındırmaktadır.
Yazar
Canan Özenen Sarı
Kurum
Bu Yayına Nasıl Atıf Yapılır
Canan Özenen Sarı (Yüksek Lisans Tezi). Günümüz takı tasarımında porselenin 'Nazar olgusu' açısından yorumu, 2024, Altınbaş University.
Anahtar Kelimeler
Lisans
Tüm Hakları Saklıdır
Bu eser belirtilen lisans koşulları altında paylaşılmaktadır.
Altınbaş University tezlerinden daha fazlası
- Samuel P. Huntington'ın Medeniyetler Çatışması' ve Immanuel Wallerstein'ın Dünya Sistemleri Analizi'nin karşılaştırılması(2024)
- Olumsuz çocukluk deneyimlerinin ebeveyn tutumları üzerindeki etkisinde öz yeterliğin moderatör etkisi(2025)
- The conscious impact of fractal dimension in hospital architecture: Enhancing warmth and comfort(2024)
- Kablosuz sensör ağında optimize edilmış özellik seçimi ile hibrit makine öğrenmesi tekniğine dayalı gelişmiş anomali tespit sistemi tasarımı(2025)
- Synthesis and evaluation of nano particles for anticancer application(2025)
- An optimized malware detection technique using subspace learning- based one-class classification(2023)
