KENTİN MEKÂNSAL DEĞİŞİMİNDE KENTSEL SİT ALANI VE SİT ALANINDA KONUT KİRALAMA: ELBİSTAN ÖRNEĞİ
Bibliographic record
Abstract
Kentler, çeşitli dönemlerin izlerini ortaya koyan kendine özgü bir yapıya sahiptir ve doğal, tarihi, kültürel çevreleri ile geçmişe tanıklık ederler. Konutlar da kentin mekânsal birikimi içinde geçmişin göstergesi olarak bu tanıklığın önemli bir parçasıdır. Ancak çoğu Anadolu kentinin tarihine ışık tutan çok sayıda geleneksel konut ve içinde yer aldığı doku, çeşitli nedenlerle (yeni konut yapımı, ev sahiplerinin terk etmesi, bakımsızlık gibi) büyük oranda yok olmuş ve/veya değişime uğramıştır. Bu süreçte, tarihi çevreler dar ekonomik standarda sahip ailelerin kiralık konut ihtiyacının karşılanmasında önemli bir yere sahip olmuştur. Genellikle kent merkezindeki bu tarihi çevrelerin çalışma alanları ve kentsel olanaklara kolay ve ucuz erişimi sağlayabilen konumu, düşük kira bedeli ve çeşitli büyüklükteki hane halkının yaşamasına olanaklı konut büyüklüğü gibi nedenler konutların kiralanmasının önemli belirleyicileridir. Bu araştırma, özellikle 1960’lı yıllardan sonra hızlı bir nüfus artışının yaşandığı Elbistan kentinin mekânsal değişimini tarihi çevre odağında değerlendirmeyi ve geleneksel konut alanları üzerindeki etkisini açıklamayı; öte yandan bu değerlendirmeler ışığında, kentsel sit alanında kiralık konut ve konut kiralamaya ilişkin bir değerlendirme yapmayı amaçlamaktadır. Çalışmanın örneklemi olarak belirlenen Elbistan (Kahramanmaraş) Kızılcaoba Mahallesi Kentsel Sit Alanı, günümüzde konut ve konut dışı kullanımların yoğun olarak yer seçtiği bir alandadır. Sit alanındaki 33 tescilli yapının 32’si konut, 1’i ise konut dışı kullanımlıdır. Kentin imar planları ve plan kararları, tarihi çevrenin değişim süreçlerini yönlendirmede etkili olmuş, son birkaç yıldır ise alan koruma kararları doğrultusunda yeni statüler kazanmaya başlamıştır. Tarihi çevre, doküman analizi, kiracı hane halkları ile yapılan yarı yapılandırılmış derinlemesine görüşmelerle değerlendirilmiş ve alandaki değişimin açıklanması amaçlanmıştır.
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) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.028 | 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".