Adnan Adıvar’ın Mektubuna Cevap Olarak Yazılan Raporlar Çerçevesinde İstanbul Üniversitesi Fen Fakültesi Enstitülerinin Bilimsel Etkinliği
Bibliographic record
Abstract
Bu çalışmada Dr. Abdülhak Adnan Adıvar’ın (1882-1955) İstanbul Üniversitesi Fen Fakültesi Dekanına yazdığı 18 Ekim 1954 tarihli mektubu üzerine Fen Fakültesi Enstitülerinin hazırladığı faaliyet raporları konu edilmiştir. Mektupta Adıvar, McGill Üniversitesinin (Kanada) Yeni Türkiye adlı bir eser yayınlamayı planladığını ve bu eserin giriş yazısını Arnold Joseph Toynbee’nin (1889- 1975) yazacağını bildirmektedir. Adnan Adıvar da aynı esere, Cumhuriyet Türkiye’sinde değişik bilim dallarında son yıllarda yapılan buluş ve ilerlemeleri tanıtan bir yazı ile katkıda bulunacaktır. Adıvar, kendi yazısında kullanmak üzere Fen Fakültesinden bilgi talep etmektedir. Literatürde, McGill Üniversitesi bünyesinde yayınlanmış Yeni Türkiye adlı bir eser yer almamaktadır. Ayrıca Toynbee’nin sözü edilen giriş yazısı yayınlanmadığı gibi, Adıvar’ın anılan konudaki bir makalesine de rastlanmamıştır. Adıvar’ın mektubu üzerine, Fen Fakültesinin on üç enstitüsünden dördü Dekanlığa faaliyet raporu göndermiştir. Bu raporlar, Astronomi, Denel Fizik, Botanik ve Zooloji dallarında Fen Fakültesinde 1950li yılların başında yapılan araştırmalara ışık tutmaktadır.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.051 | 0.011 |
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".