Gecekondu dönüşümü pendik örneği
Notice bibliographique
Résumé
GECEKONDU DÖNÜŞÜMÜ PENDİK ÖRNEĞİ Büyükşehirlere göçle birlikte oluşan hızlı kentleşme süreci, çarpık yapılaşma ve gecekondu olgusunu da modern şehircilik çerçevesinde bir sorun olarak beraberinde getirmiştir. Gerek merkezi yönetim ve gerekse de yerel yönetimler bu sorunun giderilmesi için, modern şehircilik anlayışının yanı sıra sosyolojik gerçekleri de göz önünde bulundurarak bazı çalışmalar yapmaktadırlar. Bunlardan birisi de gecekondu dönüşümünün sağlanmasına yönelik çabalardır. Bu çalışmada, Pendik gecekondu dönüşüm uygulamaları incelenerek, vatandaşın demografik yapısı, gecekondu dönüşümüne bakışı, yaşadıkları mahalleden memnuniyetleri, dönüşüm uygulamasının sonrası gelişme ve değişimler araştırılmıştır. Araştırma verilerinin elde edilmesinde Gecekondu Dönüşüm Uygulamaları hakkında bir anket uygulanmıştır. Vatandaşların dönüşüm algısı, dönüşüme verdiği destek ve beklentilerin hangi boyutta karşılandığı t-testi ve tek yönlü varyans analizi (ANOVA), uygulama, destek ve beklentiler arasındaki ilişkiyi bulmaya yönelik ise Pearson Çarpım Moment Korelâsyon Analizi tekniği kullanılmıştır. Araştırma ile elde edilen veriler üzerinde yapılan çalışmanın sonucunda, vatandaşların yaşadıkları mahalleden memnun oldukları, dönüşüm uygulamalarından memnuniyetleri ile beklentilerin karşılanması arasında anlamlı bir ilişki olduğu bulunmuştur.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,035 | 0,005 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».