6360 SAYILI KANUNUN KIYI BELEDİYELERİNE ETKİSİ: KUŞADASI BELEDİYESİ ÖRNEĞİ
Bibliographic record
Abstract
6360 Sayılı On dört İlde Büyükşehir Belediyesi ve Yirmi Yedi İlçe Kurulması İle Bazı Kanun ve Kanun Hükmünde Kararnamelerde Değişiklik Yapılmasına Dair Kanunla birlikte, yerel yönetim sistemi belli alanlarda önemli değişiklere uğramış veya etkilenmiştir. 6360 Sayılı Kanunun yayımlanmış olduğu 2012 tarihinden bu güne kadar, üzerinden 10 yıl geçmiş olmasına rağmen yarattığı sorunlar ve etkileri, halen devam etmektedir. Bunun en çok etkisi, büyükşehir olan illerdeki, ilçe belediyelerinde görülmektedir. Bu sorunların farklı görünümleri ise özellikle Kuşadası gibi kanunla büyükşehir statüsü kazanmış illerin kıyıdaki belediyelerinde, mevcut sorunların üzerine ilave olarak ortaya çıkmaktadır. Bu çalışmada söz konusu etkiler, 6360 sayılı kanunla bu değişime maruz kalan, bir turizm ve kıyı belediyesi olan Kuşadası Belediyesi üzerinde incelenmektedir. Bu kapsamda literatür taraması yanında bu çalışma, Kuşadası’nda taşra yönetimini temsil eden; kaymakam, ilçe müdürleri, yerel yönetim boyutunda belediye başkanı, belediye başkan yardımcıları, belediye müdürleri, diğer kamu yöneticileri ve mahalle muhtarları ile 6360 sayılı kanunun hizmet sunumu açısından neden olduğu yeni durum, bunun olumlu ve olumsuz tarafları, sorunlar ve çözüm önerileri hakkında yarı yapılandırılmış görüşme formunu temel alan, bir alan araştırmasına dayanmaktadır.
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 | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.036 | 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".