Oruç Bey'in Aktardığı Efsaneler ve Bunların Türk Efsaneleri İçindeki Yeri
Bibliographic record
Abstract
Yüzyıllardır varlığını koruyan sözlü kültür ürünlerinden olan efsanelerin sınıflandırılmasında bir ana başlığın “tarihi efsaneler” adını taşıması, tarih kitaplarının efsaneler ile ilişkisini gösteren en önemli delildir. Özellikle savaş ve fetihlerin anlatıldığı kısımlarda bunlara ilişkin efsanelerin, bazı tarihi kahramanların anlatıldığı kısımlarda ise onların etrafında oluşmuş efsanelerin karşımıza çıkması hemen her tarihi kaynakta görülen bir husustur. Bu çalışmanın amacı, 15. yüzyıl Osmanlı müverrihlerinden Oruç Bey\\'in Tevarih-i al-i Osman adlı eserinde yer verdiği efsanelerin tespit edilmesidir. Oruç Bey sadece bir tarih kitabı yazmakla yetinmemiş, atasözleri, deyimler, beddualar, efsaneler, halk inançları, gelenekler, adetler, yer adlarının veriliş hikayeleri gibi pek çok kültürel bilgiyi de eserine kaydetmiştir. Söz konusu eser, Osmanlı İmparatorluğu\\'nun ilk iki yüzyıllık tarihi kadar, o devrin Türk kültürünü araştırmak isteyenler için de önemli bir kaynaktır.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.003 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.185 | 0.060 |
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".