Bibliographic record
Abstract
Bu yazı kapsamında başta gerçeklik olmak üzere, kavramlar ve kavramın ürettiği bir alan olarak eylemler ve bu alanın içinde nelerin yer alacağı ve alamayacağı, nelerin mekana nesne olabileceğini ve olamayacağını belirleyen etkenler ele alınacaktır.Varolan her şeyin anlamı ve değeri, onların ortaya çıkardıkları sonuçların toplamıdır.Nesne algılayan bir varlıktan bağımsız, salt fiziksel özellikler üzerinden; belli bir ağırlığı, kitlesi, oylumu, rengi, maddesi olan her türlü cansız varlık olarak, sadece algılananların olduğunu, algılanmayanın olmadığını söyleyen felsefi akımlar üzerinden tanımlanırsa öznenin, kişinin dışında kalan, dış dünyanın bir parçası olarak bilincin karşısında duran her konu, her şey olarak tanımlanabilir.Tecrübe sonucu doğru yargılara ulaşmak ya da yanlış olan yargıyı düzeltmek için kendisiyle etkileşime girilen bir arayüz olarak mekan istisnasız olarak her zaman algılayan varlıklar olmasa da mekan diye bir gerçek varolabilirmiş gibi tasarlanır.Modern dönemin tasarımcısı için tasarlama eylemi; bir işlev-estetik örüntüsü oluşturanya da oluşturmak zorunda olduğunu varsaydığı -kavramlar arasındaki tutarlılığı sağlamaktır.Bu tutarlılığı sağlamayan kavram ve nesneler örüntüden atılmalı, yalnızca kendi buyurduğu örüntüyle tutarlı olabilecek olan kavram ve nesneler eylemleri belirlemelidir.Bu görüş doğrultusunda bakıldığında, bir mekanın (ya da tasarımın) doğruluğunu belirleyen tek şey, kavramın içerisinde yer alacağı örüntünün diğer öğeleriyle tutarlılığı olacaktır.
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 | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.009 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.046 | 0.005 |
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".