Bibliographic record
Abstract
Tıp Eğitimi Dünyasının Değerli Okurları,Dergimizin 61. sayısında yeni bir editör ekibiyle karşınızdayız. Yaklaşık 10 yıldır editör ve yardımcı editörler olarak büyük özveri ile çalışan Prof. Dr. Erol Gürpınar ile yardımcı editörlerimiz Doç. Dr. Levent Altıntaş, Doç. Dr. Ayhan Çalışkan ve Doç. Dr. Arif Onan’ın bu görevlerinden ayrılmaları nedeniyle TEGED yönetim kurulu tarafından, yeni editörler kurulunun belirlenmesi için bir başvuru ve seçim süreci gerçekleştirildi. Yeni dönemde kurulda baş editör ve editör ile alan editörlerinin yer alması ile bir iş bölümü yapılmasına karar verildi.Yapılan başvurular TEGED Yönetimi Kurulu ve önceki editörler tarafından değerlendirildi.Yeni editör ve alan editörleri olarak •Prof. Dr. İrem Budakoğlu (Gazi Üniversitesi Tıp Fakültesi) Editör, •Prof. Dr. Özlem Sarıkaya (Marmara Üniversitesi Tıp Fakültesi) Alan Editörü (Profesyonel Gelişim ve Kariyer Gelişimi), •Prof. Dr. Yeşim Şenol (Akdeniz Üniversitesi Tıp Fakültesi) Alan Editörü, (Program Geliştirme-Eğitim Yönetimi), •Doç. Dr. Hilal Batı (Ege Üniversitesi Tıp Fakültesi) Alan Editörü, (Program Değerlendirme- Ölçme Değerlendirme-Öğrenme-Öğretme)olarak atandılar. Ayrıca, •Prof. Dr. Gülşah Seydaoğlu (Çukurova Üniversitesi Tıp Fakültesi) Biyoistatistik editörü, •Prof. Dr. Kemal Alimoğlu (Akdeniz Üniversitesi Tıp Fakültesi) İngilizce editörü, •Öğr. Gör. Aslı Boz (Çukurova Üniversitesi Tıp Fakültesi) Teknik editör olarak aramıza katıldılar.Yeni oluşturulan editörler kurulu önceki dönemde olduğu gibi derginin yayın niteliğinin yükseltilmesi ile Scopus, Emerging Sources Citation Index, SCI-E gibi dizinlere girmeyi amaç olarak benimsedi. Dergimizin dizinlere girebilmesi kadar bu dizinlerde kalması da büyük bir çaba gerektirmektedir. Bu konuda en önemli iki etmen derginin düzenli yayınlanması ve araştırma makalelerinin, dizinlere göre değişiklik göstermekle birlikte, genelde %50’nin üzerinde olmasıdır.Dergimiz halen TR Dizin, Türk Eğitim İndeksi, TÜRK MEDLINE, Arastirmax, TÜRKİYE ATIF DİZİNİ, ASOS Index, Sobiad, Sindex, Kaynakça.info, Akademik Dizin, ReseachBib, Journal Factor, DRJI, International Citation Index, Academic Keys, Google Scholar, International Scientific Indexing, CrossRef, CiteFactor WorldCat, EuroPub, Index Copernicus, DOAJ dizinlerinde yer almaktadır. Başta Prof. Dr. Erol Gürpınar olmak üzere bu dizinlere girmek için büyük çaba gösteren geçmiş dönem editörler kuruluna bir kez daha teşekkür ederim.Yeni dönemin sizlerin artan katkılarıyla daha da başarılı geçeceğine inanıyor, editörler kurulu üyeleriyle birlikte saygılarımı sunuyorum.Prof. Dr. Sabri KemahlıBaş Editör
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 | 0.002 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.004 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.460 | 0.326 |
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".