Safranbolu da Sürdürülebilir Turizm Gelişmesine Yönelik Yerel Halkın Tutumları
Bibliographic record
Abstract
Bu araştırmanın temel amacı, Safranbolu’da yaşayan yerel halkın sürdürülebilir turizm \ngelişimine yönelik tutumlarını ortaya koymaktır. Bir diğer amacı ise, sürdürülebilir turizm \ngelişimine yönelik boyutlar arasındaki ilişkilerin tespit edilmesidir. Araştırmada nicel araştırma \nyöntemi kullanılmıştır. Verileri elde edebilmek için anket tekniğinden yararlanılmış ve 390 adet \nanket toplanmıştır. Verilerin analizinde frekans, yüzde analizleri, faktör, karşılaştırmalı analizler, \nkorelasyon ve tanımlayıcı istatistik tekniklerden yararlanılmıştır. Yapılan faktör analizi \nsonucunda ortaya altı boyut çıkmıştır. Bunlar; çevresel sürdürülebilirlik, sürdürülebilir \nplanlama, ziyaretçi memnuniyeti, ekonomik fayda, yerel halka fayda ve sosyal maliyetlerdir. Bu \nboyutlardan sadece sosyal maliyet algısı düşük çıkmıştır. Boyutlar arasında yapılan \nkarşılaştımalı analizlerde ise çevresel sürdürülebilirlik ve sürdürülebilir planlama haricindeki \nboyutların turizmden gelir sağlama durumlarına göre farklılık gösterdiği sonucuna ulaşılmıştır. \nBoyutlar arasındaki regresyon analizine göre; sosyal maliyet dışındaki boyutlar kendi aralarında \nanlamlı ve pozitif ilişki içerisindedir.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 0.003 |
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".