Çicek mecmuası (İnceleme-Metin)
Bibliographic record
Abstract
Bu çalışma, Cumhuriyet Döneminin ilk yıllarında Çiçek Mecmuası adı ile \nçıkan derginin Osmanlıcadan günümüz Türkçesine aktarılmasını esas alan bir \nçalışmadır. Çiçek Mecmuası ilk başlarda “Mektep ve Aile Mecmuası” adıyla çıkmış \ndaha sonra “Türk Gençlik ve Aile Mecmuası” adını almıştır. Faydalı bilgiler vermeyi \nve okuyucuları eğlendirmeyi amaç edinmiştir. \nÇalışmamız “Giriş”, “Sonuç”, “Kaynakça” ve “Ekler” dışında iki bölümden \noluşmaktadır. Giriş kısmında, Türk edebî dergiciliği ve çocuk dergilerinden \nbahsedilmektedir. “Birinci Bölüm”, Çiçek Mecmuası adı altında üç kısımdan \noluşmaktadır. Birinci kısımda, “Çiçek Mecmuası’nın Biçim Özellikleri”, ikinci \nkısımda “Çiçek Mecmuası’nın Muhteva Özellikleri” üçüncü kısımda ise “Kronolojik \nDizin” üzerinde durulmuştur. “İkinci Bölüm”de ise, “Çiçek Mecmuası’nın Osmanlı \nTürkçesinden Günümüz Türkçesine Aktarılması”na, yani metne yer verilmiştir. \nDergi ile ilgili düşünce ve bulgularımıza “Sonuç”ta yer verdikten sonra \n“Kaynakça”da da yararlandığımız kaynakları sıraladık.
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 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.077 | 0.017 |
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".