Kayıt dışı statüde olanların deneyimleri: Türkiye'deki Kırgızistanlı kadın işçi göçmenler
2019
0 görüntülenme
0 i̇ndirme
Danışman: Prof. Dr. Yüksel Kırımlı
Özet (TR)
Kırgızistan, Sovyet Sosyalist Cumhuriyetler Birliği'nin çöküşü ve Demir Perdelerin kaldırılmasının sonrası ekonomik ve siyasi sorunlar yüz binlerce vatandaşın yurt dışına göç etmesine neden oldu. Bu tez çalışması Kırgızistan'dan Türkiye'ye göç eden "kayıt dışı" statüsünde olan (50) kadınların göç öykülerine dayanarak yazıldı. Nitel yöntemleri ve inşacı temellendirilmiş kuramı kullanarak, kadın göçmen işçilerle derinlemesine görüşmeler 2014-2016 yılları arasında yapılan araştırma sırasında Kırgızistanlı kadın göçmen işçilerin Türkiye'deki göç deneyimleri, göç öncesi ve göç sürecinde kullandıkları stratejileri, hayalleri, mücadeleleri, sorunları, başarılı hikayeleri ve bu süreçlerde sosyal ağların kadınların hayatlarında nasıl bir rol oynadığına bakıldı. Kadınların paylaştığı bilgi ve öyküleri hem kişisel hem de dünya çapında yer alan sosyal ve ekonomik eğilimleri ve bu eğilimler Kırgızistanlı göçmen kadınların hayatlarını nasıl şekillendirdiğini gösterdi. Katılımcılar, her iki ülkede göç ile ilgili yasal düzenlemelerin yetersizliğinden ¨kayıt dışı¨ konumunda kalmaktadırlar.
Yazar
Dr. Aizhamal Marat
Bu Yayına Nasıl Atıf Yapılır
Aizhamal Marat (Yüksek Lisans Tezi). Kayıt dışı statüde olanların deneyimleri: Türkiye'deki Kırgızistanlı kadın işçi göçmenler, 2019, İstanbul University.
Anahtar Kelimeler
Lisans
Tüm Hakları Saklıdır
Bu eser belirtilen lisans koşulları altında paylaşılmaktadır.
İstanbul University tezlerinden daha fazlası
- 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)