Firdevsi-i Rumi Süleyman-name-i Kebir 10. cilt Giriş-Dil İncelemesi-Metin-Dizin
Notice bibliographique
Résumé
Eski Anadolu Türkçesi döneminde yazılmış olan Süleymân-nâme-i Kebîr adlı eserin 10. cildi üzerinde yapılan bu çalışma; "Giriş", "Dil İncelemesi", "Metin", "Dizin" ve "Tıpkıbasım" bölümlerinden oluşmaktadır. "Giriş" bölümünde eserin yazarı, dili ve üslubu, nüshaları, yazılış tarihi ve eser üzerinde yapılan çalışmalar üzerinde durulmuştur. "Dil İncelemesi" bölümünde metnin dil özellikleri tespit edilmiş, bu özellikler; "İmla Özellikleri", "Ses Bilgisi" ve "Şekil Bilgisi" alt başlıkları altında belirtilmiştir. "Metin" bölümünde Süleymân-nâme-i Kebîr adlı eserin 10. cildine ait Topkapı Müzesi Kütüphanesi ve Macaristan İlimler Akademisi Kütüphanesi nüshaları üzerine metin tenkidi yapılarak çeviri yazılı metin hazırlanmıştır. Çeviri yazıda Türk Dili çalışmalarında Türkiye'de yaygın olarak tercih edilen transkripsiyon işaretleri kullanılmıştır. "Dizin" bölümünde iki alt başlık bulunmaktadır. "Birinci Bölüm"de metinde yer alan kelimeler, kelime grupları ve çekim ekleri alfabetik sıraya göre sıralanmıştır. İkinci bölümde ise "Şekil Bilgisi Dizini" yer almıştır. Çalışmanın sonunda yararlanılan eserlerin sıralandığı "Kaynaklar" bölümü vardır. Eserin son kısmında ise araştırmacıların daha kolay faydalanabilmesi için her iki nüshanın da tıpkıbasımı verilmiştir.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,122 | 0,046 |
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 ».