Bibliographic record
Abstract
20. yüzyılın son çeyreğinde Süryaniler'in çoğu, ana vatanları Güneydoğu Anadolu'dan ayrılıp batı ülkelerine göç etmek zorunda kaldılar. Batıdaki güven ve hürriyetin artmasıyla din, dil ve etnik kimliklerini korumaya, örf ve adetlerini geliştirmeye önem verdiler. Bunun için yaşadıkları şehir ve kasabalarda, öncelikle cemaatler kurdular. Daha sonra kilise ve manastırlar inşa etmeye veya satın almaya çalıştılar. Bunların yönetimi için Amerika Birleşik Devletleri, Orta Avrupa, Benelüks Ülkeleri ve İskandinavya Ülkeleri’nde abraşiyeler kurup metropolitler atadılar. Süryaniler'in nüfusunun artışıyla beraber kilise ve abraşiyelerin sayısı da günümüzde arttı. Süryani Kilisesi, bulunduğu bu ülkelerde hukuksal statüsüne kavuşmaya çalıştı. Süryaniler, hem kilise hem de devlet okullarında çocuklara ve gençlere din ve dil derslerini verme hakkına sahip oldular. Batı diasporasına göçün, yeni barınma ve örgütlenme gelişiminin görgü tanığı olan biri olarak bu durum takip edilerek ilk elden incelenmiş ve konu üzerinde araştırma yapılmıştır.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".