Hibrit Çim Uygulama Yönteminin Futbol Sahası Örneğinde İncelenmesi
Bibliographic record
Abstract
Çim alanlar, insanoğlunun dış mekânlarda gösterdiği rekreasyonel aktivitelerde görsel zenginliğinin yanı sıra fonksiyonel işlevleri ile de uzun zamandır çalışma konusu olarak araştırmalara dâhil olmuştur. Dış mekân rekreasyonel aktivitelerinde sıkça karşımıza çıkan çim alanlar, özellikle spor sahalarının vazgeçilmez bir parçasıdır. Futbol, bu aktivitelerin en başında gelen spor dalı olarak yüzyıllardır hâkimiyetini korumaktadır. Günümüzde futbol, bu sporu icra edenler için bir meslek, takip edenler açısından ise bir tutku anlamına gelmektedir. Bu sporun en önemli gösteri yerleri de futbol sahaları ya da stadyumlardır. Kaliteli ve zevk veren futbol oyununun icrası için gerekli unsurların başında ise; sağlıklı ve futbola elverişli müsabaka alanları gelmektedir. Sağlıklı ve elverişli bir futbol sahasının tesis edilebilmesi için de çim zeminin homojen ve tekdüze bir yapıya sahip olması son yıllarda futbol oyunun vazgeçilmez bir unsuru haline gelmiştir. 19. Yüzyılda başlayan ve 20. Yüzyılda devam eden el ile çim tohumu ekme işlemi, 1990’lı yıllarda hibrit çim teknolojisinin geliştirilmeye başlanması ile farklı bir boyut kazanmıştır. Hibrit çim teknolojisinin en yaygın kullanım alanları ise kuşkusuz futbol sahaları olarak görülmektedir. Bu bağlamda bu çalışma; çim ve hibrit çim tanımlarını, hibrit çim özelliklerini, hibrit çim bileşenlerini, hibrit çim ile oluşturulmuş futbol sahalarının diğer çim alan tesis tekniklerine göre avantajları ile dezavantajlarını ve özellikle futbol sahalarında hibrit çim uygulama aşamasının ne şekilde gerçekleştirildiğini ortaya koymaktadır.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 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".