Kent İçi Ulaşımına Entegre Edilen Bisiklet Yolu Tasarımı ve Uygulaması: Kanada/Halifax Kenti Korumalı Bisiklet Yolları Örneği
Bibliographic record
Abstract
Bisikletler 21. yüzyılın ulaşım sistemini yeşil kılmak, enerji tüketimini ve karbon salınımını azaltmak, sağlıklı yaşam sürmek ve COVID 19 pandemi sürecinde sağlıklı ulaşımı destekler nitelikte olması gibi pek çok olumlu özelliğe sahip bir seyahat şekli olarak görülmektedir. Çalışmanın amacı, kent içi ulaşımına eklemlenen bisiklet yollarının entegrasyon sürecinde, planlama ve tasarım ölçeğinde alınması gereken kararların uygulanmış örnek bir proje üzerinden incelenmesi olarak belirlenmiştir. Çalışma alanı olarak Kanada-Nova Scotia Eyaleti, Halifax kenti, South Park Street bölgesi seçilmiştir. Çalışma kapsamı üç aşamalı olarak kurgulanmıştır. İlk olarak, bisiklet yolları ve bağlantı noktaları için geliştirilen tasarım biçimlerinin uygulandığı yerler ve olumlu özellikleri ele alınmıştır. İkinci aşamada Halifax belediyesinin geliştirmiş olduğu üç farklı bisiklet yolu projesinin seçimi için değerlendirme kriterlerine yer verilmiş ve Halifax belediyesi ile halkın katılımcı yönüne vurgu yapılmıştır. Üçüncü aşamada, uygulanan tasarımın kullanıcı için sağlamış olduğu olumlu ve olumsuz yönler alan çalışması yapılarak analiz edilmiştir. Çalışmanın sonunda güncel ve yurtdışında yapılan bir uygulamanın planlama ve tasarım süreci değerlendirilmiştir. Türkiye’de mevcut kent içi ulaşımına entegre edilecek bisiklet yolları oluşturmak için süreç yönetiminde kullanılabilecek temel karar önerileri sunulmuştur. Trafik sıkışıklığının büyük sorun haline geldiği günümüz büyük şehirlerinde, bisiklet kullanımının alternatif ve güvenli bir ulaşım türü olması nedeniyle konunun önemine dikkat çekilmek istenmiştir.
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 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.025 | 0.004 |
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".