Zihinsel Haritaların Biçimlenmesinde Ulaşım Ağı Bağlamında Yerleşme Tipolojisinin Etkisi; Toronto Örneği
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Zihinsel harita, kullanicilarin zihninde olusan, temelde yol ve yon bulmayi saglayan, zihinsel model olarak da tarif edilen olgudur. Zihinsel harita kisaca kullanicinin bir yerle ilgili zihnindeki imgelerin tumunu anlatmaktadir. Yapilan arastirmalar zihinsel haritalarin kullanicinin ozelliklerine gore bicimlenmesinin yani sira cevrenin ozelliklerine gore de bicimlendigini gostermektedir. Bu calisma ile topografya ve buna bagli olarak ulasim agi gibi cevresel ozelliklerin zihinsel harita tiplerini nasil etkiledigi ele almaktadir. Appleyard kullanicilarin cevreyi ulasim sistemi baglaminda algiladigini, bu nedenle zihinsel haritalarin cevrenin ulasim sistemine gore bicimlendigini savunmustur. Yaptigi bir arastirmada bu savdan yola cikarak zihinsel harita tipolojisini tarif etmistir. Zihinsel haritalar ile ilgili yapilan diger arastirmalar da bu bulguyu desteklemektedir. Ancak ulasim aginin topografya ve yerlesme kulturune bagli olarak organik bicimlendigi dokularda, zihinsel harita tipinin degistigi saptanmistir. Bu yerlesmelerin haritalarinin zor kavranan ulasim agi yerine, daha kolay akilda kalan isaret ogelerine gore bicimlendigi gorulmustur. Bu calismada zihinsel haritalar ile ilgili arastirmalardaki saptamalar, bir kez daha duz bir alanda, izgara sistemde kurulmus bir yerlesmede sinanmistir. Arastirma icin duz bir topografyada, izgara bicimli ulasim sistemine sahip olan Toronto kenti secilmistir. Calismanin yontemi, gozlem calismalarina ek olarak, Toronto Universitesi’nde gerceklestirilen yazili ve cizili ifadeleri iceren anket calismasini kapsamaktadir. Bu ankette katilimcilardan bazi bilgilerin yani sira kentin haritasinin cizilmesi istenmistir. Elde edilen veriler ulasim sisteminin, zihinsel harita tipini etkiledigini gostermektedir.
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.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 0.015 |
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 it