Prof. Dr. Ahmet BEŞE Anısına (1961-2023)
Bibliographic record
Abstract
Erzincan/Kemaliye Boylu köyü nüfusuna kayıtlı Ahmet Beşe 1961 yılında İstanbul’da doğdu. İlk, orta ve lise eğitimini İstanbul’da tamamladı. 1981 yılında lisans eğitimiyle başlayan Atatürk Üniversitesi macerası benim de 28 yılına tanık olduğum tam 42 yıl boyunca sürdü. Yüksek Lisans programını 1989’da tamamlayan Beşe, 1995’te Edebiyat Doktoru oldu. 1994–1996 yılları arasında Ege Üniversitesi, Edebiyat Fakültesi, Amerikan Kültürü ve Edebiyatı Bölümünde çalıştı. 1996’da Atatürk Üniversitesi İngiliz Dili ve Edebiyatı Bölümünde göreve başlayan Beşe, Atatürk Üniversitesi, İletişim Fakültesi Dekan Yardımcılığı, Turizm İşletmeciliği ve Otelcilik Yüksekokulu kurucu Müdürlüğü ve iki dönem Yabancı Diller Yüksekokulu Müdürlüğü, Sosyal Bilimler Enstitüsü Yönetim Kurulu üyeliğini içeren çeşitli idari görevlerde bulundu. Londra Üniversitesi ve Toronto Üniversitesinde burslu olarak araştırmalar yapan Beşe, 2006-2007 yılları arasında Fulbright Bilimsel Araştırma bursu ile New York Üniversitesi’nde çalıştı. 2009’da Doçentliğe ve 2014’te Profesörlüğe atanan Beşe, Edebiyat Fakültesi, İngiliz Dili ve Edebiyatı ile Amerikan Kültürü ve Edebiyatı Bölümü Başkanlığı görevlerini yerine getirdi. 2021-2023 yılları arasında Kırgızistan-Türkiye Manas Üniversitesi Rektör Başdanışmanlığı ve Edebiyat Fakültesi dekanlığı görevlerinde bulundu. Pek çok ulusal ve uluslararası kongre, sempozyum ve çalıştayın düzenleme ve bilim kurullarında bulunan Beşe, ulusal ve uluslararası birçok dergide bilim kurulu üyeliliği ve çok sayıda hakemlik yapmıştır.
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 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.268 | 0.112 |
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".