ÂŞIK MAHPERİ IRMAK’IN ŞİİRLERİNDE AŞK VE KEDER
Bibliographic record
Abstract
Ardahan’da yaşamakta olan aşıklık geleneği yörenin sosyal yaşantı ve özel günlerinde önemli bir yere ve öneme sahip olan köklü bir gelenektir. “Ardahan yöresi âşıkları yöre insanını bilgilendirmeyi, dile getirilmeyen sorunları vurgulayan dolaylı ya da doğrudan gönderme yapan halk için hikâyeleri ve atışmalarıyla neşe kaynağı olup aynı zamanda topluma yön veren dağarcıkları ile kültürümüzün önemli değerlerindendir. Bulundukları ritüel topluluklarda kendi kültürel değerlerini yüceltirken, insanları güldürüp düşündürmenin yanı sıra doğruyu, hakka yönelmeyi vurgulamışlardır (Dursun 2018: 44)”. Âşıklık geleneği, Ardahan yöresinde devam etmekte ve önemli âşıklar yetişmektedir. Bu yörede yetişen ve âşıklık geleneğini temsil eden kadın âşıklarından biri de Mahperi Irmak’tır. İlk başlarda kadın âşıklar yadırganmış ve olumsuz tepkilere maruz kalmış olsa da zamanla toplum tarafından kabul görülmeye başlanmıştır. Âşık Mahperi Irmak da birçok farklı konu hakkında şiirler yazsa da genç yaşta hayatında çok sıkıntılar çekmiş ve çektiği bu sıkıntılardan dolayı çoğu şiirinde aşk, gam ve keder üzerine yoğunlaşmıştır. Âşığın hayatıyla ilgili bilgileri ve şiirleri kendisiyle birebir görüşülerek elde edilmiştir. Bu çalışmayı yapmadaki amacımız, Âşık Mahperi’yi tanıtmak, şiirlerinde ele aldığı aşk, gam, keder konularını şiirlerinden örnek vererek tespit etmek ve toplumsal cinsiyet konusunun şiirlerine yansımasını incelemektir.
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) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.070 | 0.029 |
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".