MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W2964189287 · doi:10.31590/ejosat.592411

Kente Kazandırılan Yeni Yaşam Alanları

2019· article· tr· W2964189287 on OpenAlexaff
Tolga Kayacan, Yaprak Özel, Berna Kayacan

Bibliographic record

VenueEuropean Journal of Science and Technology · 2019
Typearticle
Languagetr
FieldSocial Sciences
TopicUrbanization and City Planning
Canadian institutionsStantec (Canada)
Fundersnot available
KeywordsPhysicsArtHumanities

Abstract

fetched live from OpenAlex

Göçebe hayattan yerleşik hayata geçişte, ilk yerleşim yeri olarak ticaret veya tarım için en uygun koşulların olduğu bereketli, su kıyılarının tercih edildiği görülmektedir. Zaman içinde nüfus artmaya başlamış, yeni göçler ile bu artış desteklenmiştir. Şehirin biçimlenmesindeki ana etkenler; sanayileşme, yeni kurulan sirkülasyon ağları, ticaretteki artış oluşturmuştur. Sanayileşme ile kurulan fabrikalar, hava ve kara sikülasyon ağları gibi şehri diğer şehirler ile iletişime geçiren kamusal alanlar şehir hayatını aksatmayacak şekilde konumlanmıştır. Bazı şehirler ise kurulan fabrikaların yanında oluşmuş ve biçimlenmiştir. Tarım ile uğraşan toplumlar ise tarım arazileri ve ulaşım ağlarına yakın yerleri yerleşim için benimsemiştir. Şehirler bu şartlara bağlı olarak giderek genişlemiş ve yayılmıştır. Ancak teknolojik gelişmeler, sanayileşme, seri üretim teknolojileri gibi değişiklikler, bunların yanı sıra fabrikaların oluşturdukları kirlilik ve atıklar, yer altı kaynaklarının tükenmesi gibi değişimler geniş metrekareler kaplayan bu yapıları ve alanları kullanım dışı bırakmıştır. Bunların yanı sıra şehrin yayılması ile birlikte öncesinde şehrin dışında yerleşmiş olan bazı geniş metrekareli fonksiyonlar artık şehrin içinde kalmıştır. Aktif olarak işlevini devam ettiren bu fonksiyonlar (fabrikalar, ulaşım binaları gibi) ise ihtiyaca bağlı olarak yapılması gereken kendi iç büyümelerindeki gelişimi sağlayamamakta ve konumları nedeniyle de şehir sirkülasyonunda negatif bir etki yaratmaktadır. İşlevini yitirmiş olanlar ise atıl ve terkedilmiş bir şekilde kendi kendini tüketmekte ve şehir içinde istenmeyen bir alan haline gelerek, güvenlik açısından sorunlar oluşturmaktadır. Bu çalışmada, öncesinde şehrin dışında konumlanan ancak gelişmelere bağlı olarak şehrin içinde kalmış geniş metrekarelere sahip işlevini yitirmiş atıl kalmış alanların yeniden işlevlendirilmesi üzerine çalışılmıştır. Yeniden işlevlendirilerek kentin ve kentlinin hayatına katılan bu alanların önceki fonksiyonları ve yeni fonksiyonlarının neler olduğu araştırılmıştır ve kentliye ve kente katkı sağlayabilmesi için yapılan çözümler ve yöntemler, yurtdışı örnekleri üzerinden incelenmiştir. Sonuç olarak şehir merkezinde yeralan ve geniş metrekareler kaplayan, işlevsiz, mevcut bir alanın atıl halindenkurtarılıp yeniden yaşama aktarılması aşamasındaki ana etkenin ne olması gerektiği ortaya konmuştur. Sonuç bölümünde İstanbul kentindeki dönüşüm örnekleri irdelenmiştir.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.052
Threshold uncertainty score0.172

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0040.003
Scholarly communication0.0050.004
Open science0.0010.003
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0520.022

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.

Opus teacher head0.012
GPT teacher head0.242
Teacher spread0.231 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations3
Published2019
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueEuropean Journal of Science and TechnologySame topicUrbanization and City PlanningFrench-language works237,207