Derleme

Örgütlerin kırık camlar teorisi perspektifinden değerlendirilmesi

Cilt: 8 Sayı: 2 31 Temmuz 2025
PDF İndir
EN TR

Örgütlerin kırık camlar teorisi perspektifinden değerlendirilmesi

Öz

Kırık camlar teorisi, toplumlarda düzenin sürdürülmesi, suçların ve vandalizm davranışlarının oluşmasını engellemek maksadıyla alınması gereken önlemleri ve eğer gereken önlemler alınmazsa bunun neden olacağı sorunları temsil eder. Kırık camlar, grupların veya kişilerin, karşıdakine olan etkisini açıklamaktan ziyade yapılan davranışların karşıdakinin davranışını nasıl yönlendirdiği ile ilgilidir. Örgütler açısından kırık camlar teorisi, rekabetin çetin olduğu küresel iş dünyasında, başarısızlığın, etkinliğin ve verimin düşük olma nedenlerini de anlamaya ve ifade etmeye yardımcı olmaktadır. Örgütlerde kırık camların olması, gerek örgütsel gerekse bireysel düzeyde çıktılara sebebiyet vermektedir. Bu kapsamda çalışmada, örgütlerin, kırık camlar teorisi bağlamında değerlendirilmesi yapılmıştır. Çalışmada, teori bağlamında örgütlerin önemsiz gördükleri, çoğu zaman farkında bile olmadıkları, gözden kaçırdıkları olumsuz durumların yaratabileceği sorunların gözler önüne sunulması, bu olumsuzluklara karşı iyileştirici ve engelleyici önlemler alınmadığı takdirde uzun vadede oluşacak aksaklıkların ortaya konulması ve bu doğrultuda bazı yapıcı öneriler sunulması amaçlanmaktadır. Çalışma bulguları, örgütlerde yaşanan yanlış, etik dışı ve iş ahlakına uymayan durumların tespit edilip yerinde müdahalelerin yapılmasının, örgüt performansını arttırdığını, ilaveten örgüt çalışanlarına dair doğru ve yanlış davranışların kontrol edildiği takdirde, olumlu veya olumsuz çıktılarının olacağını göstermektedir. Araştırma, uluslararası ve ulusal yazında çalışmanın konusuyla ilgili bilimsel makalelerin taranarak, edinilen bilgilerin sentezi neticesinde oluşan bir derleme çalışmasıdır. Çalışma, teoriyle ilgili yapılan birçok çalışmadan farklı olarak, örgütler açısından ele alınmış ve eylemleriyle bulundukları toplumu fazlasıyla etkileyebilme gücüne sahip olan örgütlerin yaptırımlarının değerlendirilmesi konu edinilmiştir. Çalışmanın, ele aldığı konu, öne çıkarılan sorunlar ve sunulan çözüm öneriyle birlikte yönetim yazınına mütevazi teorik katkılar yapacağı düşünülmektedir.

Anahtar Kelimeler

Kırık camlar teorisi , Örgüt , Örgüt çalışanı

Kaynakça

  1. Alaca, Y. (2023). Siber güvenlikte CIC-Darknet2020 veri seti kullanarak VPN/NoVPN ve Tor/NoTor sınıflandırması: Basit ve karmaşık modellerin kullanımı. Fırat Üniversitesi Müh. Bil. Dergisi, 35(2), 569-579.
  2. Alfajr, N. H., & Defiyanti, S. (2024). Prediksi penyakit jantung menggunakan metode random forest dan penerapan principal component analysis (PCA). Jurnal Informatika Dan Teknik Elektro Terapan, 12(3S1). https://doi.org/10.23960/jitet.v12i3S1.5055.
  3. Dai, Z., Hu, Z., Shen, T., & Zhang, Y. (2023). Risk prediction of diabetes based on spark and random forest algorithm. 2023 IEEE 2nd International Conference on Electrical Engineering, Big Data and Algorithms (EEBDA), 535–539. https://doi.org/10.1109/EEBDA56825.2023.10090801
  4. Doğanlı, B., & Çelik, S. (2024). Pazarlama stratejileri için veri bilimi ve Python (1st ed.). All Sciences Academy.
  5. Gürsakal, N., & Çelik, S. (2021). Büyük veri ve pazarlama (Birinci Baskı). Dora Yayınevi. Ignatenko, V., Surkov, A., & Koltcov, S. (2024). Random forests with parametric entropy-based information gains for classification and regression problems. PeerJ Computer Science, 10, e1775. https://doi.org/10.7717/peerj-cs.1775
  6. Kumar, D., Kothiyal, A., Kumar, R., Hemantha, C., & Maranan, R. (2024). Random Forest approach optimized by the Grid Search process for predicting the dropout students. 2024 International Conference on Innovations and Challenges in Emerging Technologies (ICICET), 1–6. https://doi.org/10.1109/ICICET59348.2024.10616372
  7. Li, Y., & Mu, Y. (2024). Research and performance analysis of random forest-based feature selection algorithm in sports effectiveness evaluation. Scientific Reports, 14(1), 26275. https://doi.org/10.1038/s41598-024-76706-1
  8. Madhiraju, B., Reddy, S., & Sasikala, G. (2024). Customer Segmentation Using RFM Analysis. EPRA International Journal of Economic and Business Review, 15-22. https://doi.org/10.36713/epra17685
  9. Miao, Y., & Xu, Y. (2024). Random forest-based analysis of variability in feature ımpacts. 2024 IEEE 2nd International Conference on Image Processing and Computer Applications (ICIPCA), 1130–1135. https://doi.org/10.1109/ICIPCA61593.2024.10708791
  10. Mrg, R. A., & Hasibuan, M. S. (2024). Best student classification using ensemble random forest method. Sistemasi, 13(3), 1188. https://doi.org/10.32520/stmsi.v13i3.4101

Kaynak Göster

APA
Karatekin Alkoç, Y. (2025). Örgütlerin kırık camlar teorisi perspektifinden değerlendirilmesi. Business Economics and Management Research Journal, 8(2), 137-145. https://doi.org/10.58308/bemarej.1636913