KONUT VE YERLEŞİM ALANI KULLANICI ALGISININ MEMNUNİYET VE TERCİH DAVRANIŞINA ETKİSİ ÜZERİNE BİR ARAŞTIRMADA AMASYA ÖRNEĞİ
Bibliographic record
Abstract
Konut ve çevresinden memnuniyet, insanların yaşadıkları çevreye verdikleri yanıtlarını yansıtmaktadır. Bu çalışmada konut çevresi ve konut seçiminde, kullanıcıların tercihinde etkili olan değişkenlerin bireylerin davranışlarına ne ölçüde yansıdığı konu edinilmiştir. örneklem alanı olarak Amasya kenti seçilmiş ve analiz çalışmaları beş farklı konut alanında 9 konut sitesinde anket çalışması ve alanda yapılan gözlemler ile gerçekleştirilmiştir. Elde edilen verilerin analizleri sonucunda kullanıcıların sosyal, ekonomik ve kültürel değişmelerine bağlı tepki olarak kabul edilebilecek memnuniyet duygusunda anlamlanan kavramsal bir model oluşturulmuştur. Anket verileri SPSS 20.0 (Statistical Package for Social Sciences) ile elde edilen ampirik bulgular, kentsel mekandaki hane halkının, sosyo-ekonomik ve demografik göstergelerine göre konut yer seçiminde, tercihinin de değiştiğini ortaya koymuştur. Araştırmada oluşturulan kavramsal modelin gelecekte konut ve çevresel kalite memnuniyeti konusunda çalışma yapacak diğer araştırmacılara ışık tutacağı düşünülmektedir.
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 | 0.003 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 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".