GÖYNÜKLÜ EMÎR HÜSEYİN ENÎSÎ’NİN TERCEME-İ TEZKİRETÜ’L-EVLİYÂ ADLI ESERİ
Notice bibliographique
Résumé
Ferîdüddîn Attâr’ın Tezkiretü’l-evliyâ adlı eseri İslam dünyasına mensup yetmiş iki meşhur velinin menkabelerini sade ve samimi bir biçimde sunmaktadır. Biyografik anlatımları ve tasavvufî kavramları aklî yorumlardan ziyade saf duygu ve coşku üzerinden ele almaktadır. Bu özellikleriyle İslam dünyasında büyük ilgi görmüş, aralarında Türkçenin de olduğu farklı dillere tercüme edilmiştir. Türkçeye çeviriler arasında en eski tarihli tercümenin XIII. yüzyıla ait olduğu tahmin edilmektedir. Anadolu sahasında Aydınoğlu Mehmed Bey, Sultan II. Murad, Umur Bey ve Candaroğlu İsfendiyar’a sunulanlar dikkat çekerken, anonim nitelikli çeviriler ve Doğu Türkçesiyle yapılan tercümeler de literatürde yer bulmuştur. Bu zengin çeviri geleneğinin ürettiği ancak kaynakların bildirmediği veya henüz tespit edilmemiş tercümeler de olabilir. Bunlardan biri olan Göynüklü Emir Hüseyin Enîsî’nin Terceme-i Tezkiretü’l-evliyâ adlı eseri literatürde daha önce zikredilmemiş özgün bir örnek özelliği taşımaktadır. Ünik nüshası McGill Üniversitesi İslâmî Çalışmalar Enstitüsü Kütüphanesi’nde bulunan eser, Batı Türkçesiyle kaleme alınmış olup yetmiş velinin biyografisini içermektedir. Müellif, eseri Göynük’teki bir müezzinin talebi üzerine hazırlamış; anlaşılması güç, sanatlı bölümleri ve bazı detaylı açıklamaları metin dışı bırakmıştır. 16. yüzyıla ait eserin dil ve anlatımı klasik Osmanlı nesrinden farklı olarak Türkçe kelimelere ağırlık veren, seciden uzak, açık ve anlaşılır bir yapıdadır. Bu yönleriyle Terceme-i Tezkiretü’l-evliyâ hem tasavvufî biyografi geleneği hem de Türk dil tarihi açısından kıymetli bir kaynak hüviyetindedir. Bu makalede Göynüklü Hüseyin Enîsî’nin Terceme-i Tezkiretü’l-evliyâ adlı eseri tanıtılmış, örneklem oluşturması gayesiyle Terceme-i Tezkiretü’l-evliyâ’nın mukaddimesi ve ilk biyografisinin çeviri yazılı metni paylaşılmıştır.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,038 | 0,010 |
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 ».