Finike İlçesinde Halkın Konut Talebi ve Talep Göstergelerinin Belirlenmesi
Bibliographic record
Abstract
Bu çalışmada, Finike İlçesi’nde halkının konut ve yaşam çevresine ilişkin talebinin öznel tercihler üzerinden sorgulanması ve konut talebini belirleyen göstergelerin ortaya konulması amaçlanmıştır. Elde edilecek sonuçlarının doğrudan kentsel planlamaya girdi oluşturması beklenmektedir. Araştırma 29 soruda belirlenen 110 değişken üzerinden anket çalışması uygulanarak gerçekleştirilmiştir. Çalışma sonuçlarına göre sessiz sakin olması, güvenli olması, temiz olması, sosyal alan ve aktivitesinin yüksek olması, özellikle park ve yeşil alanların varlığı, huzurlu olması, iyi ve uyumlu komşuların olması, ulaşım ve erişiminin kolay olması, altyapısının tamamlanmış ve sorunsuz olması, denize/sahile yakın olması konut alanı talebini belirleyen göstergelerdir. Geniş olması ve oda sayısının fazla olması, müstakil bahçeli ev olması, konforlu olması, yapının güvenli olması, uygun fiyatlı olması konut talebini belirleyen göstergelerdir. Tespit edilerek ortaya konulan tüm bu talep göstergeleri kentin geleceğine yönelik planlanmasında dikkate alınması gerekli planlama parametreleridir.
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 | 0.002 |
| 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 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.037 | 0.006 |
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".