Bilge Liderlik: Ahmet Ziylan’ın Hayatına İlişkin Nitel Bir Analiz
Bibliographic record
Abstract
Amaç: Liderlik olgusunun anlaşılması için liderin anlatısı ve hayat hikâyesi önemli kaynaklardır. Bu araştırma, kunduracı çıraklığından sektör liderliğine uzanan bir liderlik öyküsünün merkezinde yer alan Ahmet Ziylan’ın anlatısını liderliğe biyografik yaklaşım bağlamında ele almaktadır. Yöntem: Araştırma deseni; Ahmet Ziylan’ın kendi anlatısı ile biyografisidir. Veri kaynakları; araştırmacının yaptığı görüşme, Ziylan’ın anı, tecrübe ve değerlendirmelerini içeren 137 makalesi ile farklı zamanlarda verdiği beyanatlardır. İçerik betimsel analiz ve içerik analizine tabi tutulmuş, akabinde ortaya çıkan üç tema örneklendirilerek yorumlanmıştır. Sonuçlar: Hikâyeler ve lider anlatısının analizi sonucu oluşan üç tema; ahlâkî ilkeler, kişisel gelişim yöntemi ve insanlarla ilişkiler şeklindedir. Bu üç temanın gösterdiği ortak anlam, klasik liderlik kalıplarının ötesine geçen hayata ilişkin derin ve bütüncül bir bilgelik anlayışıdır. Özgün Değer: Hikâyeler ve lider anlatısının bir anlam üretimi olarak önemini ortaya koyan bu araştırma liderin başarısındaki temel saiklerin nitel lider yöntemleri ve özellikle içerik analizi ile daha iyi anlaşılabileceğini göstermektedir. Araştırma, liderlik çalışmalarının belli iş ve başarı kalıplarının ötesine geçmesi gerektiği ve sosyal bir gerçekliği deneyimlemek için daha bütüncül anlam setlerine gereksinim duyduğumuzu önermektedir.
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 | 0.003 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.039 | 0.007 |
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".