BİR MEZAR TAŞI, BİR PEHLİVAN: II. MAHMUT PEHLİVANI NAZIR OĞLU ALİ
Bibliographic record
Abstract
Mezar taşları ait oldukları dönemi bize çok yönlü olarak yansıtan önemli unsurlardır. Mezar taşları üzerinden sadece sahiplerinin nüfus bilgilerini değil aynı zamanda toplumun sosyal, dinî, edebî vb. pek çok yönünü okumak mümkündür. Dolayısıyla her bir mezar taşı tarihi belge niteliği taşımaktadır. 14. yüzyıldan itibaren Türk yerleşimine sahne olan Kırklareli\\'nde Osmanlı Döneminden kalma tarihi mezarlıkların ve pek çok mezar taşının olması gerekirken, ne yazık ki tarihi mezarlıkların yok edildiği görülmektedir. Günümüze çok az bir bölümü ulaşan Kırklareli Eski Mezarlığı\\'nda tespit ettiğimiz Pınarhisarlı Pehlivan Ali\\'nin mezar taşı çalışmamızın konusunu oluşturmaktadır. Pınarhisarlı Pehlivan Ali\\'nin mezar taşından, Sultan II. Mahmut döneminde huzurda güreşen pehlivanlardan biri olduğunu öğreniyoruz.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.006 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.006 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.014 | 0.010 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.022 |
| Open science | 0.035 | 0.020 |
| Research integrity | 0.004 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.039 | 0.062 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".