Çevresel Özellikler ve Yer Duygusu Arasındaki İlişkinin Kullanıcı İhtiyaçları Bağlamında İncelenmesi: Bir Yer Olarak Hacıbayram Meydanı ve Çevresi Örneği
Bibliographic record
Abstract
Tarihi kent merkezleri, bir şehrin ilk yerleşim alanı olan, tarihsel, kültürel, mimari ve toplumsal özelliklerini koruyarak günümüze ulaşmış yerlerdir. Öte yandan küreselleşme ve kapitalizmin etkisiyle yenilenmeye ihtiyaç duyan bu mekânlarda yer kaybının ortaya çıkması söz konusudur. Bu açıdan, tarihi kent merkezlerinde yer duygusunun sürdürülmesi ve korunması büyük bir öneme sahiptir. Yer duygusu; anlam, deneyim ve kimliği kapsayan, insanların ihtiyaçlarına yanıt verme durumu olarak tanımlanmaktadır. Bu bağlamda, çalışmanın temel amacı Hacıbayram Meydanı ve çevresinde yerin sahip olduğu çevresel özelliklerin, yer duygusunun ölçülmesinde kullanılan yer bağlılığı, yer bağımlılığı ve yer kimliği ile ilişkisini kullanıcı ihtiyaçlarına yönelik olarak ortaya koymaktır. Çalışmanın yönteminde, “Çevresel Özellikler Ölçeği” geliştirilmiş ve “Yer Duygusu Ölçeği” kullanılmıştır. Bu yöntem çerçevesinde, Hacıbayram Meydanı’nın ne derece “kaliteli bir yer” olduğu, yenileme sürecinin kullanıcılar üzerindeki yer duygusunu nasıl etkilediği kullanıcı ihtiyaçları doğrultusunda ortaya konmuştur. Sonuç olarak, düşük gelirli katılımcıların yere daha yüksek bağlılık gösterdikleri, kullanıcıların yeri çoğunlukla işlevsel olarak tercih ettikleri, 61 yaş ve üzeri kullanıcılar üzerinde yer bağlılığının/aidiyetin daha yüksek olduğu tespit edilmiştir. Hacıbayram Meydanı’nda geleneksel dokunun değiştiği, uzun süreli kullanımların oluşmadığı bir yere dönüştüğü görülmüştür. Aynı zamanda, yerin sahip olduğu dini niteliklerin yer bağlılığını güçlendirdiği, kullanım alanlarının yeterli olmasının, erişimin kolay olmasının yer bağımlılığını artırdığı, yerin sembolik değerinin yüksek olmasının yer kimliğini olumlu yönden etkilediği tespit edilmiştir. Bu sonuçlara göre, kullanıcıların yeri sahiplenmesine yönelik öneriler sunulmuştur.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 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) | 0.029 | 0.008 |
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".