Türkiye'de Uzun Bisiklet Parkurlarının Bisiklet Kullanımına Etkisinin İncelenmesi
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
Kentsel hareketliliğin arttığı, daha yoğun ve kompleks bir yaşam tarzı edindiğimiz son yıllarda artan trafik problemlerine çözüm üretme mecburiyeti ortaya çıkmıştır. Sürdürülebilir ulaşım kapsamında değerlendirilen ve son yıllarda hızla popülaritesi artan mikro hareketlilik kavramı, bisiklet ve skuter gibi bireysel ulaşım araçlarını ve yaya ulaşımını kapsamaktadır. Ayrıca, hala etkisinde olduğumuz Covid-19 pandemisi ile bireysel hareketliliğin sağlık etkisi öne çıkmakta, ilgili kurumlarında da bu konuda geçici ve kalıcı altyapı hizmetleri sunduğu görülmektedir. Bu çalışma, ülkemizde aktif bisiklet kullanıcılarının, Türkiye’deki uzun bisiklet parkurlarına karşı bakış açılarını değerlendirmek ve kullanıcıların mevcut durum değerlendirmesini, beklentilerini, talep ve şikayetlerini araştırmak amacı ile yapılmıştır. Elde edilen sonuçlarda, sürüş güvenliği, sürüş kolaylığı, fiziksel altyapı kalitesi ve motorlu taşıtlarla olan etkileşimi az olan parkurların insanlar tarafından tercih sebebi olduğu vurgulanmıştır. Aynı zamanda, bisiklete sahip olmayan insanların büyük çoğunluğunun bisiklet altyapısının yeterli olduğu güvenli parkurlarda bisiklet kullanma fikrine olumlu yaklaştığı görülmüştür. Bisiklet yolları ile ilgili bilgilerin dinamik olarak kullanıcılarla paylaşılması konusunda kurumların etkin bir politika izlemediği ifade edilmiştir.
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 | 0.016 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.003 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
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